基于神经网络的肌电解码器三阶段训练框架：预训练、个性化与自校准

这篇研究提出了一种创新的三阶段神经网络训练方案（预训练Pre-training、个性化Personalization、自校准Self-calibration），用于解决肌电信号（EMG）解码中的跨用户泛化、个体适配和长期稳定性问题。通过28名受试者2天的实验验证，该框架显著提升了模型性能（准确率从预训练的0.693提升至自校准后的0.870），为肌电控制（如假肢、可穿戴设备）提供了数据高效、隐私安全的解决方案。

　　

1 引言

肌电控制系统通过解析肌肉产生的电信号（EMG）实现人机交互，但其应用长期受限于信号的高变异性。传统模式识别方法难以应对复杂手势分类，而深度神经网络虽展现出潜力，却面临数据依赖性强、跨用户泛化能力差等挑战。本研究创新性地提出三阶段训练框架，首次将预训练、个性化和自校准系统整合，在减少数据需求的同时提升长期稳定性。

2 方法

2.1 预训练

采用时域卷积网络（TCN）作为主干，利用27名用户的EMG数据（8种时域特征如波形长度WL、对数方差LV等）进行跨用户特征学习。TCN的膨胀卷积结构能有效捕捉肌电信号的时序动态，其4层模块设计兼顾计算效率与特征抽象能力。

2.2 个性化

仅需用户单次手势试验（1秒数据），通过微调（Fine-tuning）调整预训练模型参数。Adam优化器和交叉熵损失的组合使模型快速适配个体肌电特征，准确率较预训练模型提升10.7%（p=0.006）。

2.3 自校准

伪标记法：通过t-SNE降维和K-means聚类生成伪标签，周期性更新分类器；深度CORAL法：通过最小化源域（初始数据）与目标域（实时数据）的协方差差异（公式1-3），结合分类损失（公式4）实现特征空间对齐。实验显示后者性能更优（准确率0.870 vs 0.854）。

3 结果

• 阶段必要性：三阶段模型性能呈阶梯式提升（Friedman检验χ²=75.4, p<10^-16），深层特征可视化显示中间层权重变化最显著（图5）。
• 手势识别：自校准模型将"侧握"手势召回率从预训练的42%提升至89%（图4）。
• 长期稳定性：传统模型在第7区块后性能波动达±15%，而自校准模型误差保持在±5%内（图3a）。

4 讨论

与随机森林相比，神经网络在数据充足时展现更强扩展性，但小样本场景下易过拟合。研究同时揭示：

1. 预训练规模：当前数据集仅28人，扩大样本可进一步提升泛化能力；
2. 隐私保护：个性化阶段仅需用户1秒数据，避免原始数据共享；
3. 临床适配：电极移位、肌肉疲劳等现实因素可通过自校准模块动态补偿。

5 结论

该框架为肌电控制提供了标准化训练范式，其模块化设计支持灵活扩展（如替换CORAL为MMD算法）。未来工作将探索多模态信号融合与边缘计算部署，推动实验室成果向现实应用转化。