本文選題：表面肌電信號(hào) + 獨(dú)立分量分析��； 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年03期

【摘要】：通過數(shù)據(jù)采集裝置同時(shí)采集多路表面肌電信號(hào)(sEMG)時(shí),信號(hào)之間往往存在相互混迭的現(xiàn)象。為了得到有效的sEMG,提出了一種基于二代小波變換和獨(dú)立分量分析(ICA)相結(jié)合的降噪與去混迭方法。先利用二代小波變換對sEMG降噪再利用改進(jìn)的FastICA算法對降噪后的信號(hào)進(jìn)行ICA分離,最后通過互相關(guān)系數(shù)驗(yàn)證去混迭效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠有效降低噪聲并去除相鄰?fù)ǖ篱g產(chǎn)生的混迭。
[Abstract]:When multiple surface EMG signals are collected simultaneously by a data acquisition device, there is often a phenomenon of overlapping between signals. In order to obtain effective sEMG, a method of noise reduction and de-aliasing based on two-generation wavelet transform and independent component analysis (ICA) is proposed. The second generation wavelet transform is used to reduce the noise of SEMG, and then the improved FastICA algorithm is used to separate the signal after denoising. Finally, the de-aliasing effect is verified by the correlation number. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce noise and remove the overlaps between adjacent channels.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機(jī)器人研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60903084,61172134,61201300) 浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY13F030017,Y1111189)
【分類號(hào)】：TN911.4

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2037398