本文關(guān)鍵詞：不同模式下的EEG-EMG信號相干性和信息熵研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大腦運動皮層發(fā)出指令,經(jīng)過中樞神經(jīng)系統(tǒng)沿著運動傳導(dǎo)通路支配肢體完成肌肉運動；肢體的體感沿感覺傳導(dǎo)通路反饋至脊髓、腦干和小腦,在大腦的感覺區(qū)與運動區(qū)加以綜合分析,并調(diào)節(jié)運動指令,準(zhǔn)確完成動作。這種大腦皮層與肌肉收縮之間的功能耦合作用,表明了腦電信號和肌電信號之間具有一定的相干特性。穴位周圍存在密集的感覺神經(jīng)末梢及血管,刺激穴位能否激活與其相連通的可興奮運動神經(jīng)元和大腦皮層的特定區(qū)域,是目前研究和應(yīng)用的焦點。本文基于經(jīng)穴電刺激方式和自主動作模式,采集相應(yīng)腦電和肌電信號,并進行特征提取與分析,研究大腦皮層和肌肉運動之間的相互作用。具體工作如下：(1)設(shè)計經(jīng)穴電刺激誘發(fā)實驗范式,搭建實驗平臺。選取人體的內(nèi)關(guān)和曲池穴,給予不同頻率的連續(xù)波、斷續(xù)波、疏密波經(jīng)穴電刺激。分別對自主動作、經(jīng)穴電刺激下,進行實驗測量,同步采集FC3, C3, CP3, FC4, C4, CP4共6個導(dǎo)聯(lián)的腦電信號和橈側(cè)腕屈肌的表面肌電信號。(2)采用自適應(yīng)陷波器和小波閾值去噪算法,對采集到的原始腦電信號和肌電信號進行預(yù)處理,去除工頻干擾、噪聲和偽跡,獲得純凈的誘發(fā)信號。(3)采用時域、頻域和時頻域的分析方法,對經(jīng)穴電刺激誘發(fā)的表面肌電信號進行分析。通過與自主動作產(chǎn)生的肌電信號比較得出：經(jīng)穴電刺激下,表面肌電信號均方根幅度增大,功率譜分布向高頻方向移動,肌電信號的平均功率頻率和中值頻率增大且穩(wěn)定,能量高且分布均勻,表明刺激穴位可以引起運動神經(jīng)元興奮。(4)采用小波熵、樣本熵非線性分析方法,研究腦電和肌電信號特征,探討其在穴位刺激下的復(fù)雜度和有序性。結(jié)果表明：穴位刺激模式下,腦電信號和肌電信號樣本熵、小波熵均發(fā)生改變。表明穴位刺激激活了大腦神經(jīng)中樞和運動神經(jīng)元,序列的復(fù)雜度降低,有序性增強,腦電-肌電信號協(xié)同性提高。(5)采用小波相干系數(shù)方法,對腦電和肌電信號特征進行時頻相干性分析。結(jié)果表明：穴位刺激下的腦-肌電相干性主要集中于15-30Hz頻段,對應(yīng)于大腦的β節(jié)律,而自主動作下的腦-肌電相干性集中在30-40Hz頻段,對應(yīng)大腦的γ節(jié)律；疏密波經(jīng)穴電刺激方式下,腦電-肌電的小波相干特性最為顯著；穴位電刺激誘發(fā)的腕部肌肉收縮與對側(cè)大腦運動區(qū)相干性最強。本文的研究成果可應(yīng)用于人工智能、仿生機器人、康復(fù)與運動醫(yī)學(xué)以及腦認知科學(xué)等領(lǐng)域,為深入地理解肢體肌肉運動與大腦活動間的關(guān)系奠定基礎(chǔ),具有科學(xué)和應(yīng)用雙重價值。
【關(guān)鍵詞】：經(jīng)穴電刺激 特征提取 小波相干 小波熵 樣本熵
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R245;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要10-12
• ABSTRACT12-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 研究背景與意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與分析16-18
• 1.2.1 腦電和肌電信號的特征提取方法現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 腦電-肌電相干性國內(nèi)外研究進展17-18
• 1.3 經(jīng)皮穴位電刺激研究概況18-19
• 1.3.1 經(jīng)皮穴位電刺激技術(shù)18-19
• 1.3.2 經(jīng)皮穴位電刺激的應(yīng)用現(xiàn)狀19
• 1.4 論文研究內(nèi)容及章節(jié)安排19-21
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容19-20
• 1.4.2 章節(jié)安排20-21
• 第二章 腦電和肌電信號采集與預(yù)處理21-33
• 2.1 腦電和肌電信號產(chǎn)生機理21-23
• 2.1.1 腦電信號產(chǎn)生機理與特點21
• 2.1.2 肌電信號產(chǎn)生機理與特點21-23
• 2.2 實驗平臺設(shè)計23-28
• 2.2.1 實驗環(huán)境與實驗設(shè)備23-25
• 2.2.2 穴位與骨骼肌選取25
• 2.2.3 實驗方案設(shè)計25-26
• 2.2.4 腦電信號和肌電信號采集26-28
• 2.3 腦電-肌電信號預(yù)處理28-32
• 2.3.1 自適應(yīng)陷波器設(shè)計29
• 2.3.2 小波閾值去噪29-30
• 2.3.3 仿真結(jié)果30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 經(jīng)穴電刺激下表面肌電信號的特征提取與分析33-41
• 3.1 表面肌電信號時域特征分析33-34
• 3.1.1 表面肌電信號時域分析方法33
• 3.1.2 實驗結(jié)果與分析33-34
• 3.2 表面肌電信號頻域特征分析34-37
• 3.2.1 表面肌電信號頻域分析方法34-35
• 3.2.2 實驗結(jié)果與分析35-37
• 3.3 表面肌電信號時頻域特征分析37-39
• 3.3.1 表面肌電信號時頻域分析方法37
• 3.3.2 實驗結(jié)果與分析37-39
• 3.4 本章小結(jié)39-41
• 第四章 多模式下腦電-肌電信號信息熵分析41-53
• 4.1 信息熵分析方法41-43
• 4.1.1 樣本熵分析方法41-42
• 4.1.2 小波熵分析方法42-43
• 4.2 腦電-肌電信號信息熵分析43-50
• 4.2.1 自主動作和經(jīng)穴電刺激下腦電-肌電信號樣本熵分析43-46
• 4.2.2 自主動作和經(jīng)穴電刺激下腦電-肌電信號小波熵分析46-48
• 4.2.3 不同經(jīng)穴電刺激模式下腦電-肌電信號樣本熵的分析48-49
• 4.2.4 不同經(jīng)穴電刺激模式下腦電-肌電信號小波熵的分析49-50
• 4.3 本章小結(jié)50-53
• 第五章 多模式下腦電-肌電信號相干性分析53-65
• 5.1 腦電-肌電信號的小波相干分析方法53-58
• 5.1.1 小波相干分析方法53-54
• 5.1.2 小波相干分析仿真實現(xiàn)54-58
• 5.2 腦電-肌電信號相干性分析58-63
• 5.2.1 不同頻率連續(xù)波電刺激下的腦電-肌電信號相干性分析58-60
• 5.2.2 不同頻率斷續(xù)波電刺激下的腦電-肌電信號相干性分析60-61
• 5.2.3 三種經(jīng)穴電刺激模式下的腦電-肌電信號相干性比較61-63
• 5.3 本章小結(jié)63-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 工作總結(jié)65-66
• 6.2 未來工作展望66-67
• 參考文獻67-72
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果72-73
• 致謝73-74
• 個人簡況及聯(lián)系方式74-75
• 承諾書75-76

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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  本文關(guān)鍵詞：不同模式下的EEG-EMG信號相干性和信息熵研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：373895