本发明涉及一种基于SeNet和门控时序卷积网络的肌电手势识别方法，属于肌电信号处理领域，包括：S1、获得手势肌电信号数据，分为训练集、验证集和测试集；S2、对S1的手势肌电信号数据预处理；S3、将S2的手势肌电信号数据增强；S4、构建核心层；S5、构建注意力机制层；S6、构建完整模型；S7、将S3的数据输入到S6的完整模型中，对模型训练至模型损失函数不再提升，保存模型。本发明通过将数据进行增强扩充肌电数据集，提高了模型的识别精度和泛化性；通过使用SeNet对肌电数据通道之间特征提取，通过使用门控时间卷积网络对特征筛选，能够有效提高网络对肌电信号的手势识别精度，同时满足实时性和高性能的要求。
