幅值特征进行匹配，得到与有效表面肌 电信号的幅值特征匹配的肢体动作，将与有效表面肌电信号的幅值特征匹配的肢体动作作 为多个通道的表面肌电信号对应的肢体动作。可以将备选肢体动作的幅值特征作为模板， 采用线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA)分类器识别表面肌电信 号对应的肢体动作。
[0145] 本实施例的方法，通过获取表面肌电信号的频率和幅值特征，根据表面肌电信号 的频率和幅值特征识别表面肌电信号对应的肢体动作，不仅可以提高基于表面肌电信号的 动作识别的准确率，而且能够增加表面肌电信号识别种类，因为同一种肢体动作以不同频 率做节律性运动可以视为不同的肢体动作，因此本实施例在识别种类数目上有明显的提 升。
[0146] 将表面肌电信号的频率和幅值特征结合确定表面肌电信号对应的肢体动作时，需 要预先对表面肌电信号进行训练获取各种肢体动作的幅值特征。如图4所示，图4为本发 明实施例四提供的表面肌电信号的识别方法的整体框图，本实施例的识别方法将表面肌电 信号的识别过程分为两个部分：基于幅值特征识别方法和基于频率的识别方法。
[0147] 在基于幅值特征的识别方法中，先要对表面肌电信号进行训练，得到训练模板。表 面肌电信号的训练过程具体包括以下步骤：
[0148] 第一步，采集各种肢体动作的多个通道的表面肌电信号。
[0149] 让用户将不同肢体动作（例如"握拳"和"0K"）重复做多遍，通过采集装置采集肢 体动作关联的主要肌肉群的表面肌电信号，采集的表面肌电信号由多个通道组成，并记录 每遍采集时间的时间。
[0150] 第二步，对每种肢体动作的多个通道的表面肌电信号进行预处理。
[0151] 例如，对采集到的多通道的表面肌电信号进行50HZ的工频干扰陷波，并使用FIR 滤波器进行高通滤波，得到预处理后的表面肌电信号。
[0152] 第三步，提取每种肢体动作的多个通道的表面肌电信号的幅值特征。
[0153] 具体的提取方法可以参照实施例三种步骤304的描述，这里不再赘述。
[0154] 举例来说，用户将握拳动作重复做30遍，每遍采集开始的时间为[tl，t2，···， t30]，采集到的表面肌电信号由8个通道的信号组成。在提取表面肌电信号的幅值特征时， 依次在（tl，tl+300ms)，（t2, t2+300ms)，…（t30, t30+300ms)共 30 个时间段内，将预处理后 的表面肌电信号的各通道的信号按照IOOms的滑动窗间隔进行滑动，滑动窗口的宽度也为 100ms，计算这30个时间段内各窗口的信号的绝对值的平均值M(n)，将M(n)作为握拳肢体 动作的幅值特征，按照同样的方法可以得到所有肢体动作的幅值特征。
[0155] 第四步、训练模板的制作，即建立每种肢体动作与幅值特征的对应关系，然后，制 作好的训练模板发送给分类器，由分类器根据训练模板进行肢体动作的识别。
[0156] 上述四个步骤为训练阶段，在识别阶段，同样要提取表面肌电信号的幅值特征，然 后，将幅值特征输入分类器进行识别。
[0157] 在基于频率的识别方法中，不需要对表面肌电信号进行训练，在识别阶段，第一 步，采集多个通道的表面肌电信号；第二步，对多个通道的表面肌电信号进行预处理；第三 步，确定有效表面肌电信号的频率；第四步，进行CCA计算，即计算有效表面肌电信号与多 个正余弦矩阵的相关系数，得到有效表面肌边信号的最大相关系数；第五步，确定有效表面 肌电信号的频率。上述第一步至第五步的具体实现方式可操作实施例一和实施例二描述， 这里不再赘述。在确定有效表面肌电信号的频率后，根据有效表面肌电信号的频率确定备 选肢体动作。
[0158] 本实施例中，在确定有效表面肌电信号后，提取有效表面肌电信号的幅值特征，将 有效表面肌电信号的幅值特征输入分类器，分类器将备选肢体动作的幅值特征作为模板， 根据输入的有效表面肌电信号的幅值特征和备选肢体动作的幅值特征进行特征匹配，得到 有效表面肌电信号对应的肢体动作。
[0159] 本发明各实施例的方法具有广泛的应用场景：（1)作为穿戴设备的启动命令：例 如通过多次、按特定频率转动手腕来启动肌电手环，避免误操作；（2)在开车、跑步等非静 止状态下使用：例如调节音乐音量、切换歌曲、接听电话等；（3)由于识别的准确度高，因此 可以应用于触发控制指令。比如：残疾人通过不同节律的手势来控制轮椅的方向和速度； (4)空中鼠标，例如将手指不同频率的转动赋予相应的鼠标的操作；（5)简单的游戏控制： 手指的快，慢2个运动可以分别对应赛车游戏的加速和刹车；(6)用于康复治疗过程中对用 户的身体协调和控制能力进行测试。
[0160] 将所述有效表面肌电信号的幅值特征与预先训练得到所述多个备选肢体动作的 幅值特征进行匹配，得到与所述有效表面肌电信号的幅值特征匹配的肢体动作，将与所述 有效表面肌电信号的幅值特征匹配的肢体动作作为所述多个通道的表面肌电信号对应的 肢体动作。
[0161] 图5为本发明实施例五提供的基于表面肌电信号的动作识别设备的结构示意图， 如图5所示，本实施例的基于表面肌电信号的动作识别设备包括：获取模块11、第一确定模 块12、第二确定模块13和识别模块14。
[0162] 其中，获取模块11，用于获取多个通道的表面肌电信号；
[0163] 第一确定模块12,用于根据所述多个通道的表面肌电信号确定有效表面肌电信 号；
[0164] 第二确定模块13,用于确定所述有效表面肌电信号的频率；
[0165] 识别模块14,用于根据所述有效表面肌电信号的频率确定所述多个通道的表面肌 电信号对应的肢体动作。
[0166] 可选地，第一确定模块12具体用于：
[0167] 将所述多个通道的表面肌电信号叠加在一起，对叠加后的表面肌电信号除以通道 数量得到单通道的表面肌电信号；
[0168] 从所述单通道的表面肌电信号的起始时间开始，在每个滑动时刻对所述单通道的 表面肌电信号进行滑动得到所述每个滑动时刻对应的窗口，确定所述每个滑动时刻对应的 窗口序列，计算所述每个滑动时刻对应的窗口序列的表面肌电信号平均幅值，其中，所述每 个滑动时刻之间相差一个滑动间隔，所述窗口序列的表面肌电信号平均幅值为所述窗口序 列内表面肌电信号的幅值的绝对值的平均值，所述滑动时刻对应的窗口序列包括所述滑动 时刻对应的窗口以及所述滑动时刻之前的N-I个滑动时刻对应的N-I个窗口共N个连续的 窗口，N为大于等于2的正整数；
[0169] 若所述每个滑动时刻中的滑动时刻T对应的窗口序列的表面肌电信号平均幅值 不小于预设幅值，将所述滑动时刻T对应的窗口序列的起始时间作为所述有效表面肌电信 号的起始时间，将所述有效表面肌电信号的起始时间加上预设时间得到所述有效表面肌电 信号的截止时间，截取所述有效表面肌电信号的开始时间和截止时间之间的所述多个通道 的表面肌电信号作为所述有效表面肌电信号。其中，预设幅值可以为多个通道的表面肌电 信号叠加后的表面肌电信号的幅值的绝对值的平均值。
[0170] 可选地，第二确定模块13具体用于：首先，分别计算所述有效表面肌电信号与多 个正余弦矩阵的相关系数，其中，所述正余弦矩阵由基频和倍频的正弦函数与余弦函数组 成，每个正余弦矩阵的基频不同；然后，判断所述有效表面肌电信号与所述多个正余弦矩阵 的相关系数中的最大相关系数是否大于预设的相关系数；若所述最大相关系数大于所述预 设的相关系数，则将所述最大相关系数对应的正余弦矩阵的基频作为所述有效表面肌电信 号的频率。
[0171] 本发明实施例的设备可用于执行方法实施例一和实施例二的方案，具体实现方式 和技术效果类似，这里不再赘述。
[0172] 图6为本发明实施例六提供的基于表面肌电信号的动作识别设备的结构示意图， 如图6所示，本实施例提供的基于表面肌电信号的动作识别设备包括：获取模块21、第一确 定模块22、第二确定模块23、提取模块24和识别模块25。
[0173] 其中，获取模块21，用于获取多个通道的表面肌电信号；
[0174] 第一确定模块22,用于根据所述多个通道的表面肌电信号确定有效表面肌电信 号；
[0175] 第二确定模块23,用于确定所述有效表面肌电信号的频率；
[0176] 提取模块24,用于提取所述有效表面肌电信号的幅值特征；
[0177] 识别模块25,用于根据所述有效表面肌电信号的幅值特征和所述有效表面肌电信 号的频率确定所述多个通道的表面肌电信号对应的肢体动作。
[0178] 可选地，第一确定模块22具体用于：
[0179] 将所述多个通道的表面肌电信号叠加在一起，对叠加后的表面肌电信号除以通道 数量得到单通道的表面肌电信号；
[0180] 从所述单通道的表面肌电信号的起始时间开始，在每个滑动时刻对所述单通道的 表面肌电信号进行滑动得到所述每个滑动时刻对应的窗口，确定所述每个滑动时刻对应的 窗口序列，计算所述每个滑动时刻对应的窗口序列的表面肌电信号平均幅值，其中，所述每 个滑动时刻之间相差一个滑动间隔，所述窗口序列的表面肌电信号平均幅值为所述窗口序 列内表面肌电信号的幅值的绝对值的平均值，所述滑动时刻对应的窗口序列包括所述滑动 时刻对应的窗口以及所述滑动时刻之前的N-I个滑动时刻对应的N-I个窗口共N个连续的 窗口，N为大于等于2的正整数；
[0181] 当所述每个滑动时刻中的滑动时刻T对应的窗口序列的肌电信号平均幅值不小 于预设幅值时，将所述滑动时刻T对应的窗口序列的起始时间作为所述有效表面肌电信号 的起始时间，将所述有效表面肌电信号的起始时间加上预设时间得到所述有效表面肌电信 号的截止时间，截取所述有效表面肌电信号的开始时间和截止时间之间的所述多个通道的 表面肌电信号作为所述有效表面肌电信号。其中，预设幅值可以为多个通道的表面肌电信 号叠加后的表面肌电信号的幅值的绝对值的平均值。
[0182] 可选地，第二确定模块23具体用于：首先，分别计算所述有效表面肌电信号与多 个正余弦矩阵的相关系数，其中，所述正余弦矩阵由基频和倍频的正弦函数与余弦函数组 成，每个正余弦矩阵的基频不同；然后，判断所述有效表面肌电信号与所述多个正余弦矩阵 的相关系数中的最大相关系数是否大于预设的相关系数；若所述最大相关系数大于所述预 设的相关系数，则将所述最大相关系数对应的正余弦矩阵的基频作为所述有效表面肌电信 号的频率。
[0183] 可选地，提取模块24具体用于：对所述有效表面肌电信号的每个通道的表面肌电 信号分别进行滑动窗口处理；计算所述有效表面肌电信号的每个通道的表面肌电信号的每 个滑动窗口的平均幅值，其中，所述每个滑动窗口的平均幅值为所述每个滑动窗口内表面 肌电信号的幅值的绝对