基于神经网络和递归模板对准技术的表面肌电信号分解

• 作者: 杨基海 赵章琰 雷培源 魏代祥
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 表面肌电信号 分解 叠加波形 神经网络 对准技术
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 84-89,105
• 分类号: R318
• 字数: 5975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6278.2010.02.003

摘要

为了提高表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)分解的准确率,我们利用空间相邻两通道sEMG信号的信息,采用联合低频小波分解系数作为运动单位动作电位(motor unit action potential, MUAP)活动段的特征,并将自组织特征映射(self-organizing feature map, SOFM)与学习向量量化(learning vector quantization, LVQ)网络结合起来,完成对MUAP波形的分类.同时为了实现对sEMG信号分解的完整性,采用一种基于递归的模板对准技术分解叠加波形.仿真信号和真实信号的实验表明,本方法具有较高的分解准确率,对于中低收缩力度下sEMG信号的分解十分有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵章琰	中国科技大学电子科学与技术系	2	14	2.0	2.0
2	杨基海	中国科技大学电子科学与技术系	5	33	4.0	5.0
3	雷培源	中国科技大学电子科学与技术系	1	5	1.0	1.0
4	魏代祥	中国科技大学电子科学与技术系	1	5	1.0	1.0