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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多通道表面肌电信号采集的运动信息分析系统及方法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：CN115712862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211345611.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于多通道表面肌电信号采集的运动信息分析系统及方法是由李睿涵;吴端坡;江昱宏;李兵倩;李婧涵;陈凯霖设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道表面肌电信号采集的运动信息分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于多通道表面肌电信号采集的运动信息分析系统及方法，至少包括数据采集模块和数据处理模块，其中，数据采集模块用于采集用户运动过程中至少8通道的表面肌电信号并进行数据处理后发送给数据处理模块，数据处理模块用于将采集的肌电数据并进行处理并输出评价结果，数据采集模块至少传感器模块、包括放大滤波电路、蓝牙模块以及数模转换模块。采用本发明技术方案，通过记录用户运动过程中的多通道表面肌电信号，实现健身动作的识别与分析，从而改善用户的运动姿势。

本发明授权一种基于多通道表面肌电信号采集的运动信息分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道表面肌电信号采集的运动信息分析系统，其特征在于，至少包括数据采集模块和数据处理模块，其中，数据采集模块用于采集用户运动过程中至少8通道的表面肌电信号并进行数据处理后发送给数据处理模块，数据处理模块用于将采集的肌电数据并进行处理并输出评价结果，至少执行以下步骤： 步骤S1：采用滤波函数对数据进行滤波处理，并使用分割窗函数对原始数据进行分割处理，记采样点个数N，样本数n，样本值xn，样本均值记为u，样本的标准差记为σ；不同位置的采样点为k，对应频率谱值为Pk，对应点的频率幅值大小为fk，然后分别计算提取分割后数据的均方根值RMS、偏度Skew、重心频率S1、频率均方根S2、频率标准差S3等特征构成特征向量组，计算公式如下： 步骤S2：采用主成分分析，通过分析输入的各个特征变量的主成分贡献率和累计贡献率，选择出贡献率较大的特征向量并重新构成新的向量组以实现对特征降维；之后使用遗传算法对SVM中的核函数的参数进行优化，分别对不同核函数的惩罚因子C和核参数g进行优化，其中，包括有线性核函数LKF、多项式核函数PKF、高斯核函数RBF和Sigmoid核函数，计算公式如下： LKF＝xtz PKF＝gxtz+cd RBF＝exp-g‖x-z‖2 Sigmod＝tanhgxtz+c 其中，x和z是n维的输入值，xt表示x的转置，c表示偏移量，g为核参数；不同核函数的核参数g的设置如下： PKF，有三个参数；d用来设置PKF的最高次项次数；g用来设置核函数中的gamma参数设置；c用来设置核函数中的coef0； RBF，有一个参数；g用来设置核函数中的gamma参数设置； Sigmoid，有两个参数；g用来设置核函数中的gamma参数设置；-r用来设置核函数中的coef0； 同时，为每个样本点引入松弛因子ζi从而使得最终的间隔大于等于1；记：w＝w1,w2,...,wdT法向量，b是位移；||w||表示w的二范数，加入松弛因子ζi后，支持向量机优化的目标函数和约束条件为： s.t.yiwTΦxi+b≥1-ζi,i＝1,2,...n 步骤S3：对所求四种不同核函数的输出结果进行融合，根据DS证据理论，设置本算法的识别框架为Θ，则该识别框架上的基本概率分配为PΘ→[0,1]；设置S为整个事件集合，即本算法中的训练输入标签参数，那么对于设置A是事件集合，B，C分别是集合里的小事件，为归一化常数，两个独立的证据体m1和m2可以通过Dempster规则组合，计算公式如下： 在决策过程中，采用一种将信度函数转换为概率函数，即Pignistic概率变换，计算公式为： 最终使得优化的SVM的性能得到改善。

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