技术特征：
技术总结
一种基于肌电地形图的手势识别方法，包括以下步骤：(1)数据采集：通过阵列式表面肌电电极进行不同手势的上臂肌肉表面肌电信号的采集；(2)数据预处理：对采集到的表面肌电信号进行预处理；(3)肌电地形图生成；4)深度卷积神经网络模型训练和手势识别，生成肌电地形图特征图像，肌电地形图首先转化为64*64的灰度图像，再使用ZCA白化预处理，生成特征图像；根据肌电地形图特性，设计相应的卷积神经网络模型结构，并构建模型；将测试集数据输入到训练好的网络模型中进行手势识别分类。本发明可以对不同被试做同一手势生成相似的肌电地形图，从而有效的解决表面肌电信号的个体差异性问题。
技术研发人员：唐智川;吴剑锋
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2017.02.27
技术公布日：2017.07.25