基于SEONS算法的表面肌电信号分解方法研究
李强
杨基海
陈香
张旭
1.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300272.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300273.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300274.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,230027
摘要：目的 探讨表面肌电信号(sEMG)的分解问题,以检测神经肌肉系统的运动单位发放的信息.方法 采用二阶非平稳源分离(SEONS)算法以及FastICA方法对肌肉轻度收缩情况(10% MVC)的sEMG进行分解研究,并对分离信号中的运动单位动作电位波形进行检测判断. 结果两种方法均能较有效地提取隐含在sEMG信号中的运动单位发放信息,但由于sEMG信号是一种复杂的非平稳信号,两种方法的分离结果存在一定的差异性. 结论 SEONS算法从非平稳性的角度来考虑信号的盲源分离问题,较符合sEMG信号的非平稳特征,因而可应用于sEMG信号的分解研究.
关键词：表面肌电信号二阶非平稳源分离分解运动单位动作电位
分类号：R318.04(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(60371015)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 120-125 )
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