人体上肢表面肌电信号采集与处理的研究

来源 :东北大学 | 被引量 : 26次 | 上传用户:lqym2929
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
人体表面肌电信号是一种微弱的、复杂的生物医学信号,是由肌肉收缩而伴随产生的,而肌肉的收缩是由人体神经所控制,所以,对表面肌电信号的分析可以反映出神经控制肌肉运动变化趋势,进而在临床诊断、康复医疗等领域进行研究。本文基于“985工程”项目“康复机器人关键技术的研究与应用”,针对表面肌电信号的采集系统的搭建、表面肌电信号的预处理以及表面肌电信号的特征提取和分类问题,做了深入的研究,成功的搭建了表面肌电信号的采集系统;解决了表面肌电信号噪声去噪问题;成功的设计了表面肌电信号模式分类器,并得到了较高的动作识别结果。本文设计应用的表面肌电信号采集和处理系统是一个十通道多参数的生理信号采集设备(FlexComp Infiniti),配合Biograph Infiniti软件对采集到的表面肌电信号进行处理。通过多次的信号采集实验,证明此系统能够很好地采集和处理表面肌电信号。在表面肌电信号的采集过程中,常常伴随着诸多的干扰信号,其中除了主要的50Hz工频干扰外,也夹杂着其它噪声信号,需要对信号进行去噪处理。Biograph Infiniti软件自带与MATLAB软件的接口程序。本文应用MATLAB仿真软件设计了IIR50Hz陷波器和FIR50Hz陷波器,在尽量不影响有用信号中50Hz频率信号的情况下,对信号中夹杂的50Hz干扰进行去除。经过实验验证,证明FIR50Hz滤波器更能有效的去除表面肌电信号中的50Hz工频干扰。本文在去除表面肌电信号的其它噪声方面,首先运用小波多分辨分析对信号进行阈值去噪。并将小波去噪和数字滤波器的基本理论相结合,构造出了基于小波变换的数字滤波器。经过实验验证,证明基于小波变换的数字滤波器能够更好的去除表面肌电信号的其它噪声。此外,本文在对表面肌电信号去噪研究后,还对经过去噪的信号进行了处理。通过小波变换对信号进行特征提取,并且应用BP神经网络对上肢四种运动进行模式分类,得到了识别率较高的实验结果。通过本文的研究,提出了一套可以对肌电信号进行采集和分析的算法和方案。在未来的工作中,将继续对各种特征处理的方法进行研究,找出更适合肌电信号的方法,同时也尝试不同分类器对分类性能的影响,提高系统性能,并将其应用于康复机器人中。
其他文献
近年来,城市交通问题变得越来越突出。各级政府都在努力寻找缓解拥堵、减少事故的城市交通管控措施。目前较为行之有效的办法是在增加交通供给的同时,采用科学合理的管理措施和
开放域命名实体抽取是近年来信息抽取领域的研究热点,其主要任务是从多源异构数据中抽取并构建开放类别命名实体列表。这一任务涉及自然语言处理、机器学习、模式分类、信息抽
智能交通将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用到整个地面交通管理系统,建立了一种在大范围、全方位、实时、准确、高效
高光谱图像为地物探测带来新的途径,也给遥感图像处理引入了新的课题。而高光谱图像中的分类问题,一直是高光谱图像研究领域中的一个主要课题。尽管与高光谱图像分类的相关研究
传统的目标跟踪算法通常选取波门内的矩形区域作为跟踪模板,采用相关匹配或迭代算法在后续帧中寻找目标的新位置。其有效性的前提之一是波门内图像区域具有足够的纹理特征能和
在控制工程实践中,存在着大量的非线性系统的最优控制问题。自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)作为一种近似求解非线性最优控制问题的新方法,融合了神经网络、
随着红外成像技术在军事、遥感、医学等领域的广泛应用,红外与可见光图像的匹配问题引起了国内外研究者的普遍关注和深入研究。图像匹配的目的是找出可能在不同成像条件下获取
随着科学技术的迅猛发展,计算机硬件、数字化设备和通信传输等信息技术日新月异,将人类社会带入到一个高度信息化的时代。而多媒体和网络技术的发展,导致了大量图像资源在网上爆
该文从建立符合中国高校财务管理的评价指标体系入手, 应用AHP法计算出各指标的权重.在评价方法上,该文首次将属性综合评价系统应用于高校财务评价领域,同时改善了属性综合评
连铸生产过程是现代钢铁企业生产流程中的核心工序,其工况复杂,在连铸生产过程中受到钢水成分、钢水温度、运行工况、设备工况和浇注异常等多种不确定因素导致连铸生产过程具