一种新的时变参数AR模型分析方法

提出了一种新的非平稳信号的时变参数 AR模型分析方法——局域波分解及其时变参数 AR模型 .该方法先用局域波分解方法把待处理信号分解成有限个基本模式分量 ,再对分解得到的基本模式分量建立时变参数 AR模型 ,从而得出时频平面上的时变参数 AR模型谱 .它扩大了传统的时变参数模型法的应用范围 。

表面肌电信号的时变AR模型参数评估肌疲劳程度的研究

目的本研究针对表面肌电信号的非平稳特性,采用时变参数AR模型的方法对表面肌电信号进行分析,实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估。方法应用时变参数模型对10名受试者疲劳前、后的肌电信号进行特征提取,建立时变参数AR模型,并采用递推最小二乘算法求解模型的时变参数,将线性非平稳问题转化为线性时不变问题。结果以时变参数AR模型的第一个时变参数的均值作为肌肉疲劳的快速指针。实验证明时变参数比传统的中值频率对疲劳反应的灵敏度高(提高范围为37.80%到324.46%)。结论该方法可以实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估,为腰肌劳损的诊断和康复治疗,以及人体工效学的研究提供一个可靠的工具。

表面肌电信号的时变AR模型参数估计及其在下腰痛评估中的应用研究

本文针对表面肌电信号的非平稳特性,采用时变参数AR模型对表面肌电信号进行分析,将线性非平稳问题转化为线性时不变问题,并采用递推最小二乘算法求解模型的时变参数。在此基础上,提出了结合奇异值分解进行参数优化,进而进行模式分类的方法。能够成功地区分下腰痛患者治疗前后的状态,为下腰痛的诊断、治疗与康复判定奠定了一定的基础。