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摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的肌电信号降噪和分类方法,对肌电信号进行预处理后构建基于WGAN的肌电信号降噪生成对抗网络模型；将肌电信号输入到肌电信号降噪生成对抗网络模型中进行训练,最小化生成分布与真实数据分布的JS距离,实现含有噪声信号和肌电信号的映射,输出降噪后的肌电信号；将所述降噪后的肌电信号的格式转换成为二维的数字矩阵,通过采用多尺度卷积核卷积神经网络模型对二维的数字矩阵提取肌电信号特征；从通道和空间两个方向根据注意力机制选择重要信息,最后平铺池化数据利用Softmax分类器对肌电信号进行分类。
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