基于盲源分离技术的运动单位动作电位检测

• 作者: 李强 杨基海 陈香
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 表面肌电信号 盲源分离 独立分量分析 二阶非平稳源分离 运动单位动作电位
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 生物医学
• 页码范围: 558-563
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.118

摘要

采用独立分量分析(ICA)技术和二阶非平稳源分离(SEONS)算法来研究肌肉轻度收缩情况下的表面肌电信号(SEMG)的运动单位动作电位(MUAP)检测问题,通过仿真实验来探讨两种算法对SEMG信号的分离性能,并将算法应用于肌肉轻度收缩时(10%MVC)的真实SEMG信号分解研究.仿真SEMG信号分解实验结果表明,两种算法对MUAP检测效果均较为满意,且随着噪声的增加有所变差,肌肉轻度收缩时(10%MVC)真实SEMG信号分解实验也论证了两种算法实际应用的可行性.盲源分离(BSS)技术为研究隐含在肌电信号中的运动单位募集和发放等信息提供了有效途径,较符合SEMG信号特性,因而可应用于SEMG信号分解及运动单位动作电位(MUAP)检测等相关领域的研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	中国科学技术大学电子科学与技术系	307	4416	30.0	55.0
2	陈香	中国科学技术大学电子科学与技术系	63	521	13.0	18.0
3	杨基海	中国科学技术大学电子科学与技术系	56	453	13.0	17.0