基于表面肌電信號的分解技術研究.pdf

1、肌電信號反應了骨骼肌在不同狀態(tài)下的電位變化狀態(tài)，所產(chǎn)生的電位變化與肌肉本身的結構、收縮時所發(fā)生的化學變化有著密切的關聯(lián)。通過對肌電信號的研究和檢測，可以判斷神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的運動機能及其形態(tài)學的變化。肌電信號的分解就是將其中所包含的運動單元動作電位波形(motorunitactionpotential，MUAP)提取出來，通過對其進行分析，可以獲取神經(jīng)肌肉系統(tǒng)在運動時所產(chǎn)生的運動單元動作電位波形的一些基本信息。而表面肌電信號(surface

2、electromyography,sEMG)由于其在檢測肌肉信號時的無創(chuàng)傷性以及便捷性，更容易被接受，因此相關的研究也得到了研究人員的廣泛關注。本文重點對sEMG信號分解的工作做了詳細的研究，主要從以下幾個方面進行分析。
　　首先，對sEMG信號進行預處理。由于sEMG信號非常弱，在采集的過程中會受到各種噪聲的干擾。傳統(tǒng)的消噪方法采用的是常規(guī)濾波器，消噪效果不是十分有效，而且容易剔除掉信號中的一些有用信息。為得到信噪比更高的sEM

3、G信號，本文采用小波降噪法來對信號進行出來。同時，為了后續(xù)的活動段的提取，本研究通過數(shù)學算子來突出sEMG信號的波峰值。
　　其次，提取MUAP波形模板。sEMG信號的分解就是通過信號的求逆來得到組成sEMG信號的MUAP波形。首先，提取活動段，并對活動段中的疊加波形進行確定。之后，則是計算非疊加波形的小波系數(shù)特征向量來表征非疊加波形。最后通過小波神經(jīng)網(wǎng)絡對所提取到的非疊加波形進行聚類，并通過計算所提取到的MUAP波形間的概率，將