基于Gap Statistic和广义互相关的单通道SEMG分解

发布时间：2018-09-04 19:27

【摘要】：目的分解单通道表面肌电信号(surface electromyography,sEMG),获得组成肌电信号的运动单元动作电位(motor unit action potential,MUAP)的波形及发放频率。方法首先对单通道的sEMG信号进行候选MUAP信号段检测,然后使用基于模糊K-均值聚类的Gap Statistic聚类分析处理获取参与肌肉活动的运动单元发放的模板MUAP,最后使用广义互相关求时延的方法完成对低收缩水平的表面肌电信号的分解,并获得所有模板MUAP的发放频率。结果对模拟的单通道表面肌电信号进行分解,MUAP的准确识别率可达80%以上;并对真实采集的低收缩水平的等长收缩表面肌电信号进行分解,得到了MUAP波形和发放信息。结论本文提出的方法能够有效的对单通道表面肌电信号进行分解,具有较好的分解效果。
[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.
【作者单位】： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;皇家墨尔本理工大学 电气与计算机工程学院;
【分类号】：R318.04

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2223120