基于模糊聚类技术的肌电信号完全分解算法

• 作者: 任小梅 杨刚
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波阈值估计 幅度-斜率双阈值滤波法 模糊聚类 叠加波形分解 伪相关相似性
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 行业与领域应用
• 页码范围: 878-882
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 字数: 6565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.878

摘要

肌电(EMG)信号分解是EMG信号产生的逆过程.通过EMG分解获取完整的运动单元(MU)的波形和发放信息,需完成复杂的叠加波形分解过程.首先,基于小波滤波和小波阈值估计技术去除EMG信号中的噪声;接着,利用幅度-斜率双阈值法检测出MUAP波形;然后,采用分类功能强的模糊K均值聚类技术对波形进行聚类,再利用最近邻法将未分配波形分类;最后,采用基于伪相关相似性度量的剥落法,进行叠加电位波形分解,实现肌电信号的完全分解,获取完整的MUAP波形和发放模式.利用对来自正常人的真实EMG信号和模拟EMG信号进行实验,系统平均正确率可达87％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨刚	四川大学电气信息学院	109	407	10.0	16.0
2	任小梅	四川大学电气信息学院	3	7	2.0	2.0