基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究

摘要：

本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式.针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板;最后,采用“先大后小”的渐进识别方式,逐个对MUAP进行自动提取.在此基础上,还将该算法应用于8名受试者(3组/人)不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道(12通道)sEMG分解;单通道分解结果显示,高力量水平下sEMG中的主体MUAPTs能够被有效检测和分类;统计结果证实,随着力量水平的增加,MUAP的数目增加;不同大小MUAP比重的变化与活动手指和力量水平具有显著的相关性.本文的实验结果,初步验证了利用先验模板从sEMG中渐进提取MUAP的可行性,为sEMG分解和进一步研究MU发放规律提供于一种新的思路.

关键词：表面肌电信号、分解、先验模板、运动单元动作电位

所属期刊栏目：33

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家科技支撑计划2012BAI16B02;国家自然科学基金30970758;重庆市自然科学基金cstc2012jjA10103

在线出版日期：2014-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：366-372