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基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究被引量：1: 2014年; 本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板;最后,采用"先大后小"的渐进识别方式,逐个对MUAP进行自动提取。在此基础上,还将该算法应用于8名受试者(3组/人)不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道(12通道)sEMG分解;单通道分解结果显示,高力量水平下sEMG中的主体MUAPTs能够被有效检测和分类;统计结果证实,随着力量水平的增加,MUAP的数目增加;不同大小MUAP比重的变化与活动手指和力量水平具有显著的相关性。本文的实验结果,初步验证了利用先验模板从sEMG中渐进提取MUAP的可行性,为sEMG分解和进一步研究MU发放规律提供于一种新的思路。; 罗万国侯文生郑小林万小萍陈海燕周平吴小鹰; 关键词：表面肌电信号

单指力量输出与指浅屈肌肌电活动的相关性研究: <正>手指的协同动作受前臂多腱手外肌(即指浅屈肌,指深屈肌和指伸肌)的直接控制,研究不同手指活动下多腱手外肌的活动模式是认识运动神经系统对灵巧手指动作的控制机制有重要意义。神经肌肉系统对单个手指活动的控制是通过α运动神经...; 杨丹丹侯文生安媛吴小鹰郑小林; 文献传递

前臂多腱肌的多通道表面肌电检测电极阵列装置的设计(英文)被引量：2: 2012年; 设计了一种无创采集前臂多腱肌的多通道表面肌电(sEMG)信号的线性电极阵列.利用柔性印刷工艺制备的8个条形镀金电极以5 mm的电极间距(IED)排成一列.预先冲孔的医用双面胶粘贴在电极面构成的一次性非接触粘贴结构可填充少量导电膏,而且便于电极固定在皮肤表面.单差分sEMG信号被放大和带通滤波.较小的电极阻抗保证了此种镀金电极具有恒定的电学性能.相对稳定的低电极-皮肤接触阻抗确保了稳定的基线和良好的信噪比(SNR).为了探讨此装置的实际可用性,在单指力量输出任务时同步记录9名受试者指浅屈肌(FDS)的14通道sEMG信号.稳定的基线,良好的sEMG信号质量和显著的肌肉活动的通道差异性表明该电极阵列是一种可用于前臂多腱肌长时多通道sEMG信号采集的极具发展前景的技术.; 杨丹丹侯文生吴晓鹰郑小林

手指活动相关脑磁图的时-频域特征分析被引量：7: 2009年; 对皮层神经电生理信号进行时频分析是准确描述其信号特征的方法。为了研究手指活动相关脑磁图的时-频域分布特征,通过计算多通道脑磁图数据的时频功率表示(time frequency representations of power,TFRs),得到各通道数据在时频面上的能量分布;同时设计了一个基于Visual Basic和MATLAB的离线脑磁图数据处理的可视化软件以规范时频特征分析处理的流程。对一癫痫患者右手食指运动时记录的脑磁图数据进行处理,结果显示,患者对侧中央区和顶区皮层被显著激活,同侧中央区也有少数通道被激活。并且发现,皮层活动的10~25 Hz频率成分首先在–0.5^+0.3 s时间段表现为功率抑制,接着有强烈的功率增强活动显示,最显著的功率增强集中在0.4~0.7 s区间。初步的实验结果得到了手指活动相关神经活动在时-频域的表现,同时也为研究皮层活动在时域、频域以及空间的分布特征提供了方法。; 侯文生李卫娜Jiang Yingtao郑小林吴国材; 关键词：脑磁图

基于表面阵列电极的指力相关指浅屈肌活动模式检测被引量：1: 2010年; 本研究的目的是检测与指力相关的指浅屈肌(FDS)活动模式。设计了食指6、8、10、12 N等4个不同力量等级的单指压力实验,采用6×2(行×列)阵列电极采集8名受试者(男性4名,女性4名,年龄20～24岁)FDS的6通道sEMG信号,提取各通道sEMG信号特征值RMS,分析RMS与力量水平和FDS解剖位置的相关性。研究发现,随着食指力量水平的增大,各通道sEMG信号RMS均呈现递增趋势;相同力量水平下,FDS不同空间解剖位置处RMS幅值有显著性差异,处于FDS中间解剖位置的两通道sEMG信号RMS,对力量水平的敏感度几乎为其他通道的两倍。结果表明,FDS同一功能分区内,激活强度随手指力量水平的增加而呈现递增趋势;不同解剖位置激活强度差异性较大,对运动单位的募集具有空间选择性。; 安媛侯文生杨丹丹吴小鹰郑小林; 关键词：指浅屈肌

单指力量输出与指浅屈肌肌电活动的相关性研究: 手指的协同动作受前臂多腱手外肌(即指浅屈肌,指深屈肌和指伸肌)的直接控制,研究不同手指活动下多腱手外肌的活动模式是认识运动神经系统对灵巧手指动作的控制机制有重要意义。神经肌肉系统对单个手指活动的控制是通过α运动神经元发放...; 杨丹丹侯文生安媛吴小鹰郑小林

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国家自然科学基金(30970758)