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摘要
摘要
基于表面肌电信号的关节角度预测作为人机交互中的一种关键技术，可以
实现人与机器人更加安全、可靠的互动。然而传统的关节角度预测在进行预测之
前，需要采集大量的样本数据进行数据校准，这大大增加了用户的使用负担。同
时表面肌电信号容易受到各种因素的影响，当新的用户或者同一用户不同的时
间采集并训练得到的模型不具有通用性，这给用户使用带来了极大的阻碍。
针对此问题，本文在传统关节角度预测的基础上引入了迁移学习，主要
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