發(fā)布時(shí)間：2017-10-05 03:28

  本文關(guān)鍵詞：表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及非線性信號(hào)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(dòng)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(hào)特征提取開(kāi)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(jì)和實(shí)現(xiàn),以及對(duì)該系統(tǒng)所采集的表面肌電信號(hào)進(jìn)行非線性動(dòng)力學(xué)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(tái)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了具有表面肌電采集、分析評(píng)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(duì)所采集肌電信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域、時(shí)頻域和協(xié)同性全面分析；多媒體生物反饋模塊可進(jìn)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(jìn)LZ復(fù)雜度算法,并對(duì)腦卒中病患和健康入的表面肌電信號(hào)進(jìn)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(duì)健康人靜態(tài)疲勞肌電進(jìn)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(píng)估肌肉疲勞。本文通過(guò)軟件工程技術(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng),經(jīng)過(guò)60例腦卒中患者臨床測(cè)試表明軟件系統(tǒng)評(píng)估與反饋訓(xùn)練功能有效。利用非線性分析技術(shù)對(duì)系統(tǒng)采集的表面肌電進(jìn)行分析并探討其可能的生理機(jī)制,發(fā)現(xiàn)LZ復(fù)雜度、改進(jìn)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(jí)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(biāo)。非線性指標(biāo)可能反映激活運(yùn)動(dòng)單元數(shù)量和運(yùn)動(dòng)單元發(fā)放頻率；且運(yùn)動(dòng)單元活動(dòng)在疲勞過(guò)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(píng)估,肌肉疲勞評(píng)價(jià)方面有臨床應(yīng)用價(jià)值,為進(jìn)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(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(jì)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(kù)設(shè)計(jì)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(hào)處理和參數(shù)評(píng)估25-29
• 2.3.4. 多媒體生物反饋治療29-30
• 2.4. 系統(tǒng)測(cè)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(jìn)LZ復(fù)雜度34-35
• 3.1.3. 算法對(duì)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(cè)試和參數(shù)選擇42-48
• 3.3. 實(shí)驗(yàn)48-56
• 3.3.1. 實(shí)驗(yàn)方法48-50
• 3.3.2. 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及分析50-55
• 3.3.3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論55-56
• 4. 基于多重分形和熵的疲勞肌肉信號(hào)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(jì)算方法59-60
• 4.2.3. 算法實(shí)現(xiàn)60-61
• 4.3. 肌肉疲勞檢測(cè)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(guò)程中多重分形指標(biāo)變化65-69
• 4.3.4. 疲勞過(guò)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(xiàn)75-78
• 作者簡(jiǎn)歷78

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：974529