基于时频域融合与迁移学习的肌电模式识别方法及设备

本发明公开了一种基于时频域融合与迁移学习的肌电模式识别方法，该方法包括如下步骤：设置肌电信号初步处理模块从肌电信号中提取包括时域、时频动态与空间的多域特征；构建多模态特征提取分类混合模型，该混合模型包括时频图转换模块、TCN模块、Transformer模块、多尺度特征融合模块及分类模块；将多域特征输入至时频图转换模块，时频图转换模块将一维肌电信号转换为二维时频图后分别输出至TCN模块和Transformer模块，多尺度特征融合模块拼接TCN模块输出的局部特征与Transformer模块输出的全局特征，将拼接特征进行加权求和，得到最终的融合特征向量；分类模块输入融合特征向量，输出肌电信号类别。本发明适于康复设备、人机交互等应用场景。