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本申请提供的跨用户手部关节角度估计方法、系统及计算机设备，获取多位用户手部活动信号数据，根据所述手部活动信号数据构建多用户模型，通过新用户的训练数据对所述多用户模型进行校准，校准的所述多用户模型对新用户的手指关节角度进行估计，上述方法、系统及计算机设备利用多个用户的表面肌电信号和手指关节角度数据建立多用户模型，然后采用新提出的对抗迁移学习策略，使用新用户的部分训练数据校准多用户模型，校准后的模型能够实时估计人在连续运动过程中手部关节的关节角度，同时由于应用数据驱动的算法，避免了建立从肌电到生理模型的复杂实现过程。

1.一种跨用户手部关节角度估计方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取多位用户手部活动信号数据，所述手部活动信号数据包括肌电信号及关节角度信号； 根据所述手部活动信号数据构建多用户模型； 通过新用户的训练数据对所述多用户模型进行校准； 校准的所述多用户模型对新用户的手指关节角度进行估计。 2.如权利要求1所述的跨用户手部关节角度估计方法，其特征在于，在获取多位用户手部活动信号数据，所述手部活动信号数据包括肌电信号及关节角度信号的步骤中，所述肌电信号来自于指伸肌、指屈肌、肱二头肌肱三头肌以及前臂距离手肘2～6cm处的一圈肌肉，所述肌电信号采样频率2000Hz；所述关节角度信号通过数据手套进行数据采集，采样频率为20Hz。 3.如权利要求1或2所述的跨用户手部关节角度估计方法，其特征在于，在获取多位用户手部活动信号数据的步骤后并进行下一步步骤之前还包括对获取多位用户手部活动信号数据进行预处理的步骤。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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