一种基于黎曼流形迁移学习的非理想肌电手势识别方法

本发明涉及一种基于黎曼流形迁移学习的非理想肌电手势识别方法，其特征在于，所述方法包括四部分：1)利用肌电采集通道的空间特征为基础构造协方差矩阵；2)将协方差矩阵作为正定矩阵在黎曼空间中构造黎曼几何流形结构；3)构造数据的黎曼几何中心并在流形空间上将几何中心对齐以实现数据的迁移学习；4)利用结合费舍线性判别滤波的最小黎曼距离分类器对不同的手势进行分类。本发明将黎曼流形对齐的迁移学习方法应用到肌电信号的手势识别中，通过对齐源域与目标域的流形结构，解决肌电信号识别中存在的电极移位、肌肉疲劳等非理想因素的影响，建立了有效的肌电手势识别模型。