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基于自适应阈值处理的表面肌电信号小波去噪研究被引量：4: 2014年; 针对表面肌电(sEMG)信号信噪比较低的问题,本文在Donoho通用阈值法的基础上,采用了一种基于自适应阈值处理的小波去噪方法。相对于通用阈值法,这种方法可以根据sEMG信号的不同信噪比自适应地调整阈值,更有效地去除噪声、减小信号的失真,从而提高信噪比。仿真和真实sEMG信号实验均论证了这种方法的优越性。; 娄智邓浩陈香姚博杨基海; 关键词：表面肌电小波去噪自适应阈值

利用运动单位发放信息建立多通道信息的表面肌电信号分解: 2012年; 目的基于多通道信息的表面肌电(surface electromyographic,sEMG)信号分解有助于弥补单通道分解时空间和发放信息不足的缺点。本文提出利用运动单位(motor unit,MU)的发放信息建立多通道sEMG信号中属于同一MU的模板映射关系,实现多导信号的信息互补,从而提高分解的准确率。方法对四导仿真信号先分别进行单通道分解,然后利用各通道之间的发放信息建立模板映射关系进行多通道分解。结果仿真实验结果显示单通道分解准确率平均为75%,多通道分解准确率为88%,表明利用MU发放信息建立模板映射关系进行sEMG信号分解能够提高分解有效性。结论将该方法应用于真实信号分解,也能有效得到MU的波形和发放信息。; 魏代祥陈香姚博邓浩娄智杨基海; 关键词：表面肌电多通道

阵列式表面肌电信号采集仪被引量：7: 2009年; 采用阵列式电极,通过空间滤波方法可提高表面肌电信号的MUAP分辨能力。本文实现的阵列式表面肌电信号采集仪由表面肌电电极阵列、信号调理电路和数据采集部分构成。表面肌电电极阵列实现了镀金圆盘式和弹簧探针式两种类型,信号调理电路对电极上的肌电信号进行放大和滤波,数据采集部分将调理后的信号转换成数据并进行显示和存储。电极阵列和前级信号调理电路集成在一起,有效的降低了微弱信号通过导线传输所引入的干扰。通过实验,验证了这种阵列式表面肌电采集仪在研究肌肉中动作电位传播和利用空间滤波提高MUAP分辨力的可行性,并证实了镀金圆盘式电极在降低噪声方面、弹簧探针式电极在缩短MUAP时长方面的优势。; 赵章琰陈香雷培源杨基海; 关键词：空间滤波

基于小波分析的表面肌电信号运动单位动作电位模式研究被引量：3: 2010年; 通过对表面肌电(sEMG)信号运动单位动作电位(MUAP)波形的检测及其模式分析来探讨神经肌肉系统中募集运动单位的发放功能信息。采用一阶Hermite-Rodriguez(HR)函数作为连续小波变换处理的母函数,结合假设检验方法提取隐含在sEMG信号中的MUAP波形,继而使用模糊k均值和最小距离分类算法对检测波形进行初步归类处理,再通过模板匹配方法实现未归类波形的模式评价。实验结果表明,实测sEMG信号中的主体MUAP波形能够被有效检测和分类。所采用方法利用单通道sEMG信号实现MUAP波形的细致分析,降低了对多通道信号采集的要求,并具有较好的信号分解效果。; 李强杨基海; 关键词：表面肌电信号运动单位动作电位连续小波变换模式识别

基于HHT变换的SEMG信号中MUAP的数目估计: 2011年; 对表面肌电(SEMG)信号中单位动作电位(MUAP)的数目进行估计可为神经肌肉控制的理论研究和神经肌肉疾病的诊断开辟新途径,本文给出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的表面肌电信号中运动MUAP数目估计方法。通过对SEMG信号经验模态分解后的第一内禀模态函数分量进行瞬时频率分析,利用其瞬时频率极值点的计数即可估计出运动MUAP数目。仿真信号与真实信号的实验结果均表明,基于HHT的SEMG信号中MUAP的估计方法是有效的。; 戴亮杨基海; 关键词：SEMG信号运动单位动作电位

基于收缩力水平分级处理的表面肌电信号分解的研究被引量：1: 2012年; 针对表面肌电(SEMG)信号分解的获取波形模板困难问题,本文提出一种基于收缩力水平分级处理的分解方法,首先按不同肌肉收缩力水平采集SEMG信号,然后利用常规方法对最低收缩力下的SEMG信号进行分解,再利用其分解结果获得的波形模板信息和募集发放(IPI)信息对更高收缩力下的SEMG进行分解,以此逐级向上,从而实现对较高收缩力水平肌电(EMG)信号的分解。实验结果表明,上述方法可以在一定程度上解决较高收缩力条件下模板获取困难的问题,降低较高收缩力水平下EMG信号分解的复杂度,是一种行之有效的方法。; 邓浩陈香姚博娄智杨基海; 关键词：表面肌电多通道

基于多通道信息融合分析的表面肌电信号分解研究被引量：2: 2012年; 通过多通道信息检测与融合分析来探讨表面肌电(sEMG)信号分解问题,以获取准确的运动单位动作电位(MUAP)模式判别。采用结合连续小波变换和假设检验的波形检测方式从多通道sEMG信号中提取动作电位波形,在对动作电位波形空间分布特征信息融合分析的基础上通过层次聚类方法来确定MUAP类别数目,再利用模糊k均值算法以及针对未归类波形的波形剥离方法实现多通道sEMG信号的准确分解。实验结果表明,多通道sEMG信号中MUAP信息得到有效检测和模式分类。所采用方法利用多通道sEMG信号细致地获取了MUAP波形空间分布信息,能够取得满意的分解效果。; 李强杨基海; 关键词：表面肌电信号运动单位动作电位多通道

利用EMG运动单位动作电位数目估算法研究痉挛型脑瘫患儿神经元发放特性被引量：4: 2013年; 目的小儿脑瘫患者的运动障碍分级和康复评估具有重要的临床价值。本文利用表面肌电信号对痉挛型脑瘫患儿的运动神经元发放特性进行研究,旨在为脑瘫患儿的运动障碍评估提供一种量化指标。方法采用平滑非线性能量算子(smoothed nonlinear energy operator,SNEO)算法,对痉挛型脑瘫患儿表面肌电信号中的运动单位动作电位(motor unit action potential,MUAP)数目进行估计,获得MUAP的平均发放间隔(inter-pulse interval,IPI),并根据医生采用的分级结果和健康人MUAP平均发放时限的早期研究结果进行对比验证。结果对14名不同运动障碍级别脑瘫患者的实验结果显示,其肌电信号MUAP的IPI与他们活动度的级别即运动障碍的程度呈正相关的关系,且具有明显差异。结论研究结果表明本文方法有效,采用IPI参数能够反映脑瘫患儿的运动障碍程度。; 姚博杨基海陈香吴德钱玲玲周逸峰; 关键词：小儿脑瘫表面肌电信号

基于谱插值与经验模态分解的表面肌电信号降噪处理被引量：3: 2010年; 根据表面肌电（surface electromyography,sEMG）信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法获得的内在模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果表明,sEMG信号质量能够得到有效提高,所采用方法具有较好的sEMG信号噪声抑制效果。; 李强李博杨基海; 关键词：表面肌电信号降噪经验模态分解

基于稀疏分量分析的欠定盲源分离用于表面肌电信号分解被引量：6: 2012年; 目的解决表面肌电分解中电极数小于肌电源信号而产生的欠定问题,针对盲源分离求解欠定混合方程进行研究。方法首先采用匹配追踪(MP)算法将肌电信号稀疏化,再利用空间退化与Hough变换法估计聚类轴并求解混合矩阵,最后通过模板匹配法完成对运动单位动作电位(MUAP)波形的分类。结果从较少的观测信号中获得源信号的估计值,并得到MUAP的波形和发放间隔(IPI)信息。结论本文采用的方法对表面肌电信号的分解是有效的,且具有较好的分离效果。; 姚博杨基海陈香邓浩娄智周逸峰; 关键词：表面肌电信号盲源分离

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