基于经验模态分解的牵张反射起始点检测研究

发布时间：2024-12-01 00:33

　　 针对痉挛状态患者表面肌电信号易出现虚假的肌电峰值,引起牵张反射起始点前后的信号差异变小,提出经验模态分解去噪与改进样本熵识别的牵张反射起始点检测方法。首先用经验模态分解对肌电信号进行分解;然后以受试者静息状态下的表面肌电信号为参考,设定软阈值对分解的信号进行去噪;最后用改进样本熵识别牵张反射起始点。实验结果表明,经验模态分解算法可以有效地去除肌电信号噪声,而且在改进样本熵的最优参数下牵张反射起始点平均识别率为94%。

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【部分图文】：

图1 痉挛状态评定过程

实验使用的肌电信号传感器如图1(a)所示,是基于单片机(STM32)的硬件电路和软件开发设计;实验过程如图1(b)所示。硬件设计是通过差分放大电路、高通滤波电路、反相比例放大电路、低通滤波电路、稳压电路,实现信号放大700倍,频率为20～500Hz。将采集到的模拟信号通过单片机....

图2 去噪前后的sEMG信号

选取10名痉挛状态患者的半合成sEMG信号,使用小波阈值去噪法与本方法进行对比,其中小波基选择与sEMG信号较为相似的sym4基函数。其中一名受试者的原始信号、EMD去噪后的信号与小波阈值去噪后的信号如图2所示。本文引用3种评价指标,对比两种方法的去噪效果,包括信噪比(SNR)、....

本文编号：4013262