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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于S变换能量集中表面肌电解码的下肢运动识别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：CN119884908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510050416.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于S变换能量集中表面肌电解码的下肢运动识别方法是由徐光华;李保玉;罗丹;裴晋举;谢杰仁;杨增耀;张四聪设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于S变换能量集中表面肌电解码的下肢运动识别方法在说明书摘要公布了：一种基于S变换能量集中表面肌电解码的下肢运动识别方法，首先对原始肌电信号进行预处理，将预处理后信号经过端点检测截取有用的时间段，然后对该时间段内的信号进行分段S变换与能量集中计算，采用分段操作提取指定维度的信号特征；通过SVM进行运动模式分类，并对多通道信号特征进行融合分析，进行下肢运动识别；本发明对信号进行分段S变换以保留其时相信息，同时优化能量集中的计算过程来提升运动分类准确度；搭建SVM多分类器，通过S变换能量集中及其特征融合进一步提升了下肢运动模式识别准确率。

本发明授权一种基于S变换能量集中表面肌电解码的下肢运动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于S变换能量集中表面肌电解码的下肢运动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1信号预处理与活动段检测：首先对原始肌电信号进行预处理，将预处理后信号经过端点检测截取有用的时间段； 2信号分段S变换与能量集中计算：然后对时间段内的信号进行分段S变换与能量集中计算，采用分段操作提取指定维度的信号特征； 信号分段S变换与能量集中计算具体为：截取一个动作周期的数据长度为x，设定一个窗长、步长的滑移窗，对每一段数据进行S变换，设置频率间隔，得到一个时频矩阵；如式1所示，对经过S变换后的信号绝对值的1q根值在时频域进行叠加求和，再对求和结果进行q方运算；通过优化S变换中窗函数的宽度，对于频率分量快速变化的信号获得更高的能量集中度，其能量集中计算如式2所示；采用能量集中度量方法如式3所示，将整个时频集中度进行分解，利用离散点处的窗口宽度来提高其时频聚集度； 1 2 3 式中：——信号能量集中度；——时间；——频率；——信号S变换矩阵；——离散频率范围；CM——时频集中度,q——非线性度参数，控制聚焦程度，q越大，越强调高值区域；——归一化时频集中度,——的归一化形式，——广义时频集中度；——低次幂参数，强调全局分布，——高次幂参数，强调局部集中，——是归一化形式，确保时频表示的尺度一致性； 3支持向量机多分类器搭建及多通道肌电信号相关性分析； 多通道肌电信号相关性分析具体为：通过分析肌电信号的相关性，探求单通道信号与多通道信号融合的分类效果差异，找到最佳的下肢肌肉组合，不同被试的下肢肌肉之间的相似情况不同，需计算股直肌、股内侧肌、股二头肌、半腱肌、胫骨前肌、内侧腓肠肌的多通道信号特征之间的相关性，依据相关性分析结果，选取分类效果好的通道进行融合；通过对比单通道信号的分类结果，将股直肌、股二头肌与内侧腓肠肌的S变换能量集中特征进行融合分析，以控制变量法分配融合系数，然后将不同权重的特征输入分类器进行运动分类； 4基于多通道信号特征融合分析的支持向量机运动分类：通过SVM进行运动模式分类，并对多通道信号特征进行融合分析，进行下肢运动识别。

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