肌電信號(hào)的時(shí)頻分析及優(yōu)化.pdf

1、本文使用了最直接的方法將高斯白噪音抑制與時(shí)頻域分析結(jié)合起來。在高斯白噪音的抑制方面，使用了基于信息統(tǒng)計(jì)的方法處理寬平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的Kalman濾波器，利用統(tǒng)計(jì)的信息來重構(gòu)肌電信號(hào)，以抑制高斯白噪音。在所使用的Kalman濾波器架構(gòu)中，對(duì)肌電信號(hào)的預(yù)測(cè)基于二階的Gauss-Markoff過程。并取得良好的效果。 在時(shí)頻分析方面，短時(shí)傅立葉變換(STFT，ShortTimeFourierTransform)，及小波變換(wavelet

2、Transform)都是對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析的重要方法。通過對(duì)肌電信號(hào)的研究，選出了適合于分析肌電信號(hào)的窗口函數(shù)，使之能清晰的表達(dá)信號(hào)的時(shí)頻特征。除了數(shù)字信號(hào)處理部分，敘述了測(cè)量肌電信號(hào)的主動(dòng)電極的設(shè)計(jì)，以及在電極設(shè)計(jì)與信號(hào)測(cè)量中應(yīng)當(dāng)注意的問題。 綜合運(yùn)用上述的方法，獲得充分表達(dá)肌電信號(hào)特征的時(shí)頻特性圖。通過此時(shí)頻特性圖，可以判斷肌肉的動(dòng)作方向及大??；為進(jìn)一步運(yùn)用肌電信號(hào)所包含的信息對(duì)肌肉或神經(jīng)系統(tǒng)工作狀態(tài)的分析提供了一定的依據(jù)；