雷培源
- 作品数：4 被引量：20H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 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ANN和SVM的sEMG信号分解
- 肌电/(Electromyography, EMG/)信号是由多个运动单位/(Motro Unit, MU/)兴奋发放的运动单位动作电位序列/(Motor Unit Action Potential Train, MUA...
- 雷培源
- 关键词：表面肌电信号信号预处理
- 文献传递
- 基于神经网络和递归模板对准技术的表面肌电信号分解被引量：2
- 2010年
- 为了提高表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)分解的准确率,我们利用空间相邻两通道sEMG信号的信息,采用联合低频小波分解系数作为运动单位动作电位(motor unit action potential,MUAP)活动段的特征,并将自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)与学习向量量化(learning vectorquantization,LVQ)网络结合起来,完成对MUAP波形的分类。同时为了实现对sEMG信号分解的完整性,采用一种基于递归的模板对准技术分解叠加波形。仿真信号和真实信号的实验表明,本方法具有较高的分解准确率,对于中低收缩力度下sEMG信号的分解十分有效。
- 雷培源杨基海赵章琰魏代祥
- 关键词：表面肌电信号神经网络
- 基于三级滤波器的表面肌电信号降噪处理被引量：11
- 2011年
- 表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是一种非平稳微弱信号,而它的低信噪比是造成对其进行分解十分困难的主要原因之一。本文针对sEMG信号的噪声特点,提出基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的三级滤波器技术来对sEMG信号进行预处理,即采用频谱插值法去除工频干扰,采用形态学运算去除基线漂移,采用经验模态分解去除白噪声。实验结果表明,本文所提出的方法不仅能够提高sEMG信号的信噪比,也能有效地保留运动单位动作电位(motor unit action potential,MUAP)的波形信息,这将有利于对MUAP的识别从而提高对sEMG信号的分解准确率。
- 雷培源杨基海陈香
- 关键词：信号降噪经验模态分解
