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表面肌电信号的分解算法研究
被引量:
2
1
作者
杨文元
尤波
+1 位作者
黄玲
刘意
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第6期245-248,共4页
为提高表面肌电信号分解的正确率以及完整性,提出一种表面肌电信号的自动分解算法。考虑到其较低的信噪比,先是采用小波降噪法对信号进行降噪处理,并计算信号的非线性能量算子以加强信号波峰值。之后采用低频小波系数和高频小波系数相...
为提高表面肌电信号分解的正确率以及完整性,提出一种表面肌电信号的自动分解算法。考虑到其较低的信噪比,先是采用小波降噪法对信号进行降噪处理,并计算信号的非线性能量算子以加强信号波峰值。之后采用低频小波系数和高频小波系数相结合的特征值来表征运动单元动作电位,最后使用小波神经网络完成对活动段的分类。同时,为了实现表面肌电信号的分解完整性,采用递归模版算法对所提取的叠加波形加以分解。实验结果表明,该分解算法能够成功地提取到中低收缩水平下表面肌电信号中的运动单元动作电位的发放信息,同时也能够有效地对叠加波形进行分解。
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关键词
表面肌电信号分解
小波变换
小波神经网络
叠加波形
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职称材料
题名
表面肌电信号的分解算法研究
被引量:
2
1
作者
杨文元
尤波
黄玲
刘意
机构
哈尔滨理工大学自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第6期245-248,共4页
基金
国家高技术研究发展计划重大项目子课题(2009AA043803)
哈尔滨市科技创新人才基金项目(2009RFQGG207)
黑龙江省教育厅研究生创新科研基金项目(YJSCX2012-124HLJ)
文摘
为提高表面肌电信号分解的正确率以及完整性,提出一种表面肌电信号的自动分解算法。考虑到其较低的信噪比,先是采用小波降噪法对信号进行降噪处理,并计算信号的非线性能量算子以加强信号波峰值。之后采用低频小波系数和高频小波系数相结合的特征值来表征运动单元动作电位,最后使用小波神经网络完成对活动段的分类。同时,为了实现表面肌电信号的分解完整性,采用递归模版算法对所提取的叠加波形加以分解。实验结果表明,该分解算法能够成功地提取到中低收缩水平下表面肌电信号中的运动单元动作电位的发放信息,同时也能够有效地对叠加波形进行分解。
关键词
表面肌电信号分解
小波变换
小波神经网络
叠加波形
Keywords
decomposition of semg wavelet transform wnn superimposed waveform
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
表面肌电信号的分解算法研究
杨文元
尤波
黄玲
刘意
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
2
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参考文献
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