基于模糊模式識(shí)別的表面肌電信號(hào)分解研究.pdf

1、該論文對(duì)表面肌電信號(hào)分解方法作了調(diào)研和分析,在此基礎(chǔ)上對(duì)輕度收縮力下的表面肌電信號(hào)分解方法進(jìn)行了探索性的研究.主要工作和成果有:(1)多導(dǎo)表面肌電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和制作.系統(tǒng)由放大和采集兩部分組成.放大部分有4個(gè)通道,各通道采用低噪聲、高共模抑制比的專用肌電放大器構(gòu)成.采集部分采用16位精度A/D板,直接插入微機(jī).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采集的多路表面肌電信號(hào)質(zhì)量較好,能滿足研究表面肌電分解的要求.(2)基于獨(dú)立分量分析表面肌電信號(hào)分解的運(yùn)動(dòng)單

2、位動(dòng)作電位(MUAP)粗分類研究.采用獨(dú)立分量分析的Infomax算法分別對(duì)模擬和真實(shí)的多導(dǎo)表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理,在此基礎(chǔ)上建立MUAP的粗分類算法,即通過檢測(cè)各分量發(fā)放波形之間的相似性,達(dá)到對(duì)MUAP初步分類目的.(3)基于模糊模式識(shí)別的表面肌電信號(hào)分解研究.考慮到表面肌電信號(hào)的模糊性,利用同類MUAP信號(hào)波形相似、發(fā)放間隔和峰峰值相近特點(diǎn),采用模糊模式識(shí)別方法,對(duì)MUAP進(jìn)行細(xì)分類.算法采用MUAP的峰峰值變化量、發(fā)放間隔變化量和波