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龍圖騰網恭喜北京航空航天大學申請的專利基于FMG和sEMG信號的肌力預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119405318B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510022563.9，技術領域涉及：A61B5/22；該發明授權基于FMG和sEMG信號的肌力預測方法及裝置是由李儒雅;樊瑜波;鄒佩鍇;王俊瀚設計研發完成，并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于FMG和sEMG信號的肌力預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及肌肉激活狀態評價技術領域，特別涉及一種基于FMG和sEMG信號的肌力預測方法及裝置，其中，方法包括：基于FMG技術，采集待測試人員的肌肉活動時產生的肌肉壓力信號；基于sEMG技術，采集待測試人員的肌肉活動時產生的肌肉生理電信號；提取肌肉壓力信號與肌肉生理電信號的目標時域特征和目標頻域特征，并按照目標肌力等級進行標準化處理，以得到處理后的特征，并將處理后的特征輸入至目標機器學習模型中，以輸出待測試人員的肌肉力量預測結果。由此，解決了相關技術中由于sEMG信號容易受噪聲干擾，且需要使用高密度陣列進行信號解析，增加了傳感器數量，并且增加了信號處理的難度，降低了肌力預測的魯棒性的問題。

本發明授權基于FMG和sEMG信號的肌力預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于FMG和sEMG信號的肌力預測方法，其特征在于，包括以下步驟：基于肌肉壓力圖FMG技術，采集至少一個待測試人員的肌肉活動時產生的肌肉壓力信號；基于表面肌電圖sEMG技術，采集所述至少一個待測試人員的肌肉活動時產生的肌肉生理電信號；提取所述肌肉壓力信號與所述肌肉生理電信號的目標時域特征和目標頻域特征，并將所述目標時域特征和所述目標頻域特征按照目標肌力等級進行標準化處理，以得到處理后的特征，并將所述處理后的特征輸入至目標機器學習模型中，以輸出所述至少一個待測試人員的肌肉力量預測結果；其中，所述提取所述肌肉壓力信號與所述肌肉生理電信號的目標時域特征和目標頻域特征，包括：提取所述肌肉壓力信號基于目標活動段的第一平均值特征和基于非活動段的第二平均值特征；提取所述肌肉生理電信號的均方根特征、平均絕對值特征、斜率符號變化率特征、過零率特征、中值頻率特征和平均功率頻率特征；其中，所述第一平均值特征為肌肉激活時的信號特征，所述第二平均值特征作為初始壓力值；所述均方根特征表示肌肉活動的整體強度；所述平均絕對值特征也表示所述肌肉活動的整體強度；所述斜率符號變化率特征用于識別肌肉疲勞或不同的運動類型；所述過零率特征用于評估肌肉活動的動態性質；所述中值頻率特征用于監測肌肉疲勞狀況；所述平均功率頻率特征用于評估肌肉的疲勞程度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。