中科南京人工智能创新研究院赵琳琳获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利轻量化的表面肌电信号分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120470377B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510936867.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权轻量化的表面肌电信号分类方法及系统是由赵琳琳设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本轻量化的表面肌电信号分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化的表面肌电信号分类方法及系统，该方法包括：获取原始表面肌电信号；维持能够追踪信号生理基线变化的动态基准向量；利用动态基准向量对原始信号进行标准化，并根据该向量生成通道混合矩阵；从标准化信号中提取局部时频特征图；应用通道混合矩阵对局部时频特征图进行变换，以输出能够自适应肌肉协同模式变化的协同自适应特征图；通过融合了状态空间模型与多头自注意力机制的并行序列建模模块，对协同自适应特征图进行处理，得出最终的动作类别。本发明提升了模型对个体差异和肌肉疲劳的鲁棒性，在保持高分类精度的同时，具备轻量化、低延迟的优点，适用于移动或可穿戴设备。
本发明授权轻量化的表面肌电信号分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量化的表面肌电信号分类方法，由预设的分类系统执行，其特征在于，包括： 获取多通道的原始表面肌电信号；维护能够追踪其生理基线变化的动态基准向量； 利用动态基准向量对原始表面肌电信号进行标准化，生成标准化肌电信号并从中提取局部时频特征图； 根据动态基准向量，生成通道混合矩阵； 应用通道混合矩阵对局部时频特征图进行变换，输出协同自适应特征图； 对协同自适应特征图执行序列建模与分类，得出吞咽动作类别； 生成通道混合矩阵并输出协同自适应特征图，包括： 由参数生成网络对动态基准向量进行解析，构建通道混合矩阵； 通过通道混合矩阵对局部时频特征图进行线性重构，自适应地调整各特征通道间的依赖关系，获得协同自适应特征图； 参数生成网络为多层感知机；多层感知机接收动态基准向量作为输入，其输出即为通道混合矩阵。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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