【摘要】：目的分解單通道表面肌電信號(surface electromyography,sEMG),獲得組成肌電信號的運動單元動作電位(motor unit action potential,MUAP)的波形及發(fā)放頻率。方法首先對單通道的sEMG信號進行候選MUAP信號段檢測,然后使用基于模糊K-均值聚類的Gap Statistic聚類分析處理獲取參與肌肉活動的運動單元發(fā)放的模板MUAP,最后使用廣義互相關(guān)求時延的方法完成對低收縮水平的表面肌電信號的分解,并獲得所有模板MUAP的發(fā)放頻率。結(jié)果對模擬的單通道表面肌電信號進行分解,MUAP的準確識別率可達80%以上;并對真實采集的低收縮水平的等長收縮表面肌電信號進行分解,得到了MUAP波形和發(fā)放信息。結(jié)論本文提出的方法能夠有效的對單通道表面肌電信號進行分解,具有較好的分解效果。
[Abstract]:Aim to decompose the single channel surface electromyography (surface electromyography,sEMG) and obtain the waveform and frequency of the motor unit action potential (motor unit action potential,MUAP) which constitutes the EMG signal. Methods first of all, the candidate MUAP signal segments of single channel sEMG signal were detected. Then, the Gap Statistic clustering analysis based on fuzzy K-means clustering is used to obtain the template MUAP, from the motor units involved in muscle activity. Finally, the decomposition of surface EMG signals at low contraction level is completed by generalized cross-correlation method. And obtain all template MUAP distribution frequency. Results the accurate recognition rate of the simulated single channel surface EMG signal can reach more than 80%, and the MUAP waveform and the distribution information are obtained by decomposing the true EMG signals with low contraction level. Conclusion the method proposed in this paper can decompose the single channel surface EMG signal effectively and has a good decomposition effect.
【作者單位】： 中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所;中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所;中國科學(xué)院大學(xué);皇家墨爾本理工大學(xué) 電氣與計算機工程學(xué)院;
【分類號】：R318.04

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本文編號：2223120