基于經(jīng)驗?zāi)０宓谋砻婕‰娺\動單元動作電位序列分解方法研究
本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗?zāi)０宓谋砻婕‰娺\動單元動作電位序列分解方法研究
更多相關(guān)文章： 表面肌電信號（sEMG） 分解 先驗?zāi)０?/b> 運動單元動作電位
【摘要】：表面肌電信號（sEMG）是肌肉活動時所有募集運動單元（MU）產(chǎn)生的運動單元動作電位（MUAP）在表面電極處時空綜合疊加的結(jié)果，包涵了大量的MU募集和MUAP發(fā)放信息。sEMG信號分解就是從sEMG信號中提取主體運動單位動作電位序列（MUAPTs）的過程，分解得到的MUAP發(fā)放信息有助于深入研究神經(jīng)-肌肉控制系統(tǒng)的調(diào)控機理，在臨床醫(yī)學(xué)、假肢控制、康復(fù)醫(yī)學(xué)、運動醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。 目前，sEMG信號分解技術(shù)可以大致分為兩種類型：一類是盲源分離算法或系統(tǒng)辨識法，另一種是MUAP形態(tài)學(xué)方法。由于第一類算法應(yīng)用于sEMG信號的基本假設(shè)條件并不一定滿足，且目前的分解效果并不理想，因此本文基于MUAP形態(tài)特征設(shè)計了一種的sEMG信號分解算法。 在分析總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合MUAP波形常見為雙相或三相波形特點，利用Hermite-Rodriguez函數(shù)擬合了4種時間、幅度可伸縮的MUAP波形模板；為了減小沿時間軸順序分割sEMG信號可能對MUAP疊加波形識別所帶來的影響，本文依據(jù)MU募集的“大小原則”，從整段sEMG信號中，，按照從大到小的順序逐個剝離出相應(yīng)的MUAP波形。值得注意的是，本文在MUAP波形的識別過程未增加MUAP發(fā)放規(guī)律的假設(shè)，僅限定了MUAP發(fā)放頻率的范圍。此外，本文所設(shè)計的sEMG分解算法可對單通道sEMG信號進(jìn)行獨立分解，克服了對其他通道信息的依賴。 為了滿足sEMG分解對信號高信噪比的要求，本文分別采用了分3個步驟對原始sEMG信號進(jìn)行了預(yù)處理。首先，本文采用了橢圓帶通數(shù)字濾波器來消除sEMG信號主頻帶（20~500Hz）以外的部分低頻和高頻噪聲。其次，基于快速獨立分量分析算法（FastICA）設(shè)計算法實現(xiàn)了工頻干擾的分離。最后，采用具有雙正交、緊支撐性、近似對稱性等優(yōu)點的coif2母小波對sEMG信號進(jìn)行小波包去噪。實測sEMG信號的分解結(jié)果顯示，本文所提sEMG信號預(yù)處理算法不僅有效地濾除工頻噪聲等噪聲，而且較好地保留了MUAP波形的銳度。 由于缺乏sEMG信號中主體MUAPTs的先驗知識，通常需要專門設(shè)計相應(yīng)的算法準(zhǔn)確性驗證方案。因此，本文構(gòu)建了簡單的sEMG信號模型來對本文所提算法的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證。本文分別對不同信噪比（5dB、10dB、15dB和20dB）不同疊加程度（0%、10%、20%和30%）情況下的5s長的仿真sEMG信號（采樣率為2kHz）進(jìn)行了分解，每種情況進(jìn)行20組。仿真sEMG信號分解的結(jié)果顯示，該算法在噪聲水平較高（SNR=20dB）、MUAP疊加程度較輕時(10%)，分解的準(zhǔn)確性較高（90.94% 1.27%）； 為進(jìn)一步驗證利用本文算法提取出來的主體MUAPTs與相應(yīng)的神經(jīng)肌肉活動是否具有相關(guān)性，本文還將該算法應(yīng)用于8名受試者（3組/人）不同手指活動模式下的指淺屈肌多通道（12通道）sEMG信號分解；單通道分解結(jié)果顯示，高力量水平下sEMG信號中的主體MUAPt能夠被有效檢測和分類；統(tǒng)計結(jié)果證實，隨著力量水平的增加，MUAP的數(shù)目增加；不同大小MUAP的比重的變化與活動手指和力量水平具有顯著的相關(guān)性。本文的實驗結(jié)果初步驗證了利用先驗?zāi)０鍙膕EMG中漸進(jìn)提取MUAP的可行性，為sEMG分解和進(jìn)一步研究MU發(fā)放規(guī)律提供一種新的思路。
【關(guān)鍵詞】：表面肌電信號（sEMG） 分解 先驗?zāi)０?/strong> 運動單元動作電位
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R318.04
【目錄】：
- 摘要3-5
- ABSTRACT5-9
- 1 緒論9-16
- 1.1 課題背景及意義9
- 1.2 肌電信號的研究現(xiàn)狀9-14
- 1.2.1 肌內(nèi)肌電信號的研究現(xiàn)狀9-11
- 1.2.2 表面肌電信號的研究現(xiàn)狀11-14
- 1.3 研究目的及內(nèi)容14-15
- 1.4 本文內(nèi)容安排15-16
- 2 表面肌電信號運動單元動作電位檢測16-28
- 2.1 肌電信號的形成機制及檢測方法16-19
- 2.1.1 單纖維動作電位16-17
- 2.1.2 運動單元動作電位17-18
- 2.1.3 運動單元動作電位序列18
- 2.1.4 肌電信號檢測18-19
- 2.2 MUAP 的特征與檢測分析19-20
- 2.3 基于 sEMG 信號的 MUAP 提取與分析20-26
- 2.3.1 sEMG 信號分解算法20-25
- 2.3.2 分解算法有效性評價25-26
- 2.4 本章小節(jié)26-28
- 3 基于經(jīng)驗?zāi)０宓?sEMG 漸進(jìn)分解算法設(shè)計28-46
- 3.1 表面肌電信號預(yù)處理29-37
- 3.1.1 帶通數(shù)字濾波29-30
- 3.1.2 FastICA 去工頻干擾30-34
- 3.1.3 小波包去噪34-37
- 3.2 基于經(jīng)驗?zāi)０宓?sEMG 漸進(jìn)分解算法設(shè)計37-40
- 3.2.1 模板建立37-38
- 3.2.2 漸進(jìn)分解38-40
- 3.3 算法的仿真信號測試40-43
- 3.3.1 仿真 sEMG 信號構(gòu)建40-41
- 3.3.2 仿真信號分解結(jié)果41-43
- 3.4 實測表面肌電信號分解43-44
- 3.5 本章小結(jié)44-46
- 4 手指活動模式對 MUAP 發(fā)放的影響46-56
- 4.1 實驗數(shù)據(jù)采集47-49
- 4.2 基于 sEMG 分解的 MUAP 序列提取49-50
- 4.3 手指活動模式對 MUAP 發(fā)放數(shù)目的影響50-55
- 4.3.1 MUAP 發(fā)放總數(shù)隨力量水平的變化趨勢50-52
- 4.3.2 不同手指活動模式下不同大小 MUAP 發(fā)放比重變化52-55
- 4.4 本章小結(jié)55-56
- 5 總結(jié)與展望56-59
- 5.1 總結(jié)56-57
- 5.2 展望57-59
- 致謝59-60
- 參考文獻(xiàn)60-65
- 附錄65
- A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文65
- B. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項目65
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號：669143
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