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龙图腾网获悉山东皓鑫智能科技有限公司申请的专利一种改进的运动肌电信号处理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：CN120114074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510383493.X，技术领域涉及：A61B5/389；该发明授权一种改进的运动肌电信号处理方法是由聂波设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的运动肌电信号处理方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种改进的运动肌电信号处理方法，涉及信号处理技术领域，具体步骤为：收集运动肌电信号并制作数据集、数据预处理、多尺度卷积模块、多尺度池化模块、分组注意力模块、分类预测模块、构建肌电信号数据处理模型、运动肌电信号数据处理模型训练及检测；同时提出了运动肌电信号数据处理模型，其中，引入时间变换权重因子和时间增强策略对运动肌电信号数据集进行预处理，设计多尺度卷积模块和多尺度池化模块实现多尺度特征提取与融合，利用低秩矩阵分解和动态门控机制改进分组注意力模块优化冗余特征处理，分类预测模块引入自适应分类因子和正则化约束项完成分类结果的输出；模块协同处理完成运动肌电信号的高效分类检测。

本发明授权一种改进的运动肌电信号处理方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的运动肌电信号处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、使用肌电信号采集设备收集运动肌电信号并标注制作数据集； S2、引入时间变换权重因子，采用动态滤波方式改进传统滤波的静态特性并通过时间增强策略对所述运动肌电信号数据作预处理，具体步骤为： S21、输入为多导联运动肌电信号，为样本数，为导联数，引入时间变换权重因子wt，对运动肌电信号的幅值和短时能量进行归一化，使用幅值和短时能量计算时间变换权重因子wt，根据wt动态调整滤波器的频率上下限，自动适应不同时间段的频率变化，通过对输入的运动肌电信号进行自适应滤波，获取更平滑且适应时间变化的运动肌电信号；所述短时能量Et的数学模型为： ； 式中，为运动肌电信号在时间点的幅值，为短时能量计算的窗口大小； 所述时间变换权重因子wt的数学模型为： ； 式中，控制幅值和短时能量的权重比例，为一个大于零的小的常数； 所述自适应滤波的数学模型为： ； 式中，为滤波器函数，为滤波器的频率上限，为滤波器的频率下限，为滤波后的信号； S22、通过时间增强策略，对滤波后的运动肌电信号作非线性时间增强，具体方法为：通过对数变换放大弱信号的变化，同时压缩强信号的幅值，所述时间增强策略的数学模型为： ； 式中，为非线性时间增强的调节系数在时刻t的调控强度，，为初始调控强度，std为信号变化率的标准差，为比例因子，控制信号的动态调整程度，为经过对数变换增强的运动肌电信号； S23、采用滑动窗口将使用时间增强策略处理后的运动肌电信号划分为时间段，对于每个样本，生成的Patch数据矩阵为，其中，为第个时间段的数据，每个时间段对应一个Patch，为分割后的信号段，接着对每个Patch进行标准化操作，每个时间窗口内的运动肌电信号均值为0，方差为1，为标准化后的Patch； S3、结合注意力机制与多头卷积，通过多尺度特征提取的方式改进特征捕获能力，最后作残差连接融合提取特征，形成多尺度卷积模块； S4、采用动态分配权重机制改进传统池化方式调控池化操作的优先级，动态调节多尺度特征的融合方式，形成多尺度池化模块； S5、优化分组注意力模块，结合低秩矩阵分解提取主要特征，改进注意力机制对冗余特征的处理能力，并通过动态门控机制控制特征输出权重； S6、设计分类预测模块，引入自适应分类因子和正则化约束项整合时间维度特征对运动肌电信号进行处理； S7、构建运动肌电信号数据处理模型，包含输入、数据预处理、多尺度卷积模块、多尺度池化模块、分组注意力模块、分类预测模块和输出； S8、运动肌电信号数据处理模型训练及检测，使用运动肌电信号数据集训练模型，训练完成后，获取需要分类的运动肌电信号，输入到运动肌电信号数据处理模型，得到分类结果。

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