本文關(guān)鍵詞：表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)設(shè)計及非線性信號處理技術(shù)的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 表面肌電 非線性分析 復(fù)雜度 熵 多重分形 疲勞

【摘要】：神經(jīng)系統(tǒng)是由大量神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),高度復(fù)雜且具有非線性特征,而表面肌電可以在一定程度上反應(yīng)神經(jīng)肌肉功能活動水平。不同于線性分析,表面肌電的非線性特性能夠深入神經(jīng)肌肉核心,為肌電信號特征提取開辟新的道路。論文研究了表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn),以及對該系統(tǒng)所采集的表面肌電信號進行非線性動力學的分析和應(yīng)用。論文主要內(nèi)容為：首先,基于已有硬件平臺設(shè)計實現(xiàn)了具有表面肌電采集、分析評估、生物反饋刺激功能的交互式軟件系統(tǒng)。軟件的定制化方案采集和自定義方案采集模塊可對所采集肌電信號進行時域、頻域、時頻域和協(xié)同性全面分析；多媒體生物反饋模塊可進行聲、光、電多形式生物反饋訓(xùn)練。接著,基于已有LZ復(fù)雜度算法,提出改進LZ復(fù)雜度算法,并對腦卒中病患和健康入的表面肌電信號進行LZ復(fù)雜度、樣本熵、模糊近似熵的非線性特性分析。最后,基于分形和熵理論對健康人靜態(tài)疲勞肌電進行非線性特性分析,提出多重分形譜擬合系數(shù),將其結(jié)合多重分形譜面積參數(shù)定量評估肌肉疲勞。本文通過軟件工程技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng),經(jīng)過60例腦卒中患者臨床測試表明軟件系統(tǒng)評估與反饋訓(xùn)練功能有效。利用非線性分析技術(shù)對系統(tǒng)采集的表面肌電進行分析并探討其可能的生理機制,發(fā)現(xiàn)LZ復(fù)雜度、改進LZ復(fù)雜度和模糊近似熵能很好地區(qū)分健康人、患者健患側(cè)肌電(P0.001)；樣本熵與患者下肢Brunnstrom分期等級相關(guān)(P0.05)；多重分形譜擬合系數(shù)和譜面積可作為肌肉疲勞衡量指標。非線性指標可能反映激活運動單元數(shù)量和運動單元發(fā)放頻率；且運動單元活動在疲勞過程中趨于有序性和同步化。以上研究在腦卒中患者的診斷和定量評估,肌肉疲勞評價方面有臨床應(yīng)用價值,為進一步探索奠定基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：表面肌電 非線性分析 復(fù)雜度 熵 多重分形 疲勞
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 1. 緒論11-17
• 1.1. 引言11-13
• 1.2. 課題研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1. 表面肌電分析反饋儀研究現(xiàn)狀13
• 1.2.2. 表面肌電非線性分析研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3. 肌肉疲勞研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3. 論文主要內(nèi)容介紹16-17
• 2. 表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)17-32
• 2.1. 系統(tǒng)需求分析17
• 2.2. 軟件設(shè)計架構(gòu)17-21
• 2.2.1. 軟件總體架構(gòu)18-19
• 2.2.2. 軟件交互框架和功能流程19-20
• 2.2.3. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計20-21
• 2.3. 軟件功能介紹21-30
• 2.3.1. 肌電定制化方案采集21-24
• 2.3.2. 自定義采集24-25
• 2.3.3. 肌電信號處理和參數(shù)評估25-29
• 2.3.4. 多媒體生物反饋治療29-30
• 2.4. 系統(tǒng)測試30-32
• 3. 基于LZ復(fù)雜度和熵的腦卒中患者下肢肌電特性分析32-56
• 3.1. LZ復(fù)雜度32-37
• 3.1.1. 算法描述32-34
• 3.1.2. 改進LZ復(fù)雜度34-35
• 3.1.3. 算法對比35-37
• 3.2. 熵37-48
• 3.2.1. 近似熵和樣本熵38-41
• 3.2.2. 模糊近似熵41-42
• 3.2.3. 算法性能測試和參數(shù)選擇42-48
• 3.3. 實驗48-56
• 3.3.1. 實驗方法48-50
• 3.3.2. 實驗數(shù)據(jù)及分析50-55
• 3.3.3. 實驗結(jié)果與討論55-56
• 4. 基于多重分形和熵的疲勞肌肉信號特性分析56-73
• 4.1. 分形56-58
• 4.1.1. 分形的定義和性質(zhì)56
• 4.1.2. 分形維數(shù)56-58
• 4.2. 多重分形58-61
• 4.2.1. 多重分形譜定義58-59
• 4.2.2. 計算方法59-60
• 4.2.3. 算法實現(xiàn)60-61
• 4.3. 肌肉疲勞檢測61-73
• 4.3.1. 數(shù)據(jù)采集62-63
• 4.3.2. 疲勞前后分形分析63-65
• 4.3.3. 疲勞過程中多重分形指標變化65-69
• 4.3.4. 疲勞過程中復(fù)雜度和熵變化69-73
• 5. 總結(jié)與展望73-75
• 5.1. 總結(jié)73-74
• 5.2. 展望74-75
• 參考文獻75-78
• 作者簡歷78

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本文編號：974529