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基于表面肌电信号及肌肉疲劳的上肢肌力预测
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作者 隋修武 高俊杰 +2 位作者 梁天翼 蔡俊杰 王涛 《电子测量技术》 北大核心 2024年第5期181-187,共7页
为解决目前肌肉力测量时用肢体末端力表示实际肌肉力大小,以及未将肌肉疲劳程度考虑在内的问题,本文提出了一种基于表面肌电信号和肌肉疲劳的上肢肌肉力预测方法。利用AnyBody软件建立上肢肌肉骨骼模型,并将上肢末端力经过仿真得到单块... 为解决目前肌肉力测量时用肢体末端力表示实际肌肉力大小,以及未将肌肉疲劳程度考虑在内的问题,本文提出了一种基于表面肌电信号和肌肉疲劳的上肢肌肉力预测方法。利用AnyBody软件建立上肢肌肉骨骼模型,并将上肢末端力经过仿真得到单块肌肉的肌力大小;采用肌肉等长收缩的时间来表征肌肉疲劳程度。10名健康男性受试者进行上肢等长收缩实验,提取实验过程中肱二头肌肌电信号的积分肌电值、均方根、中值频率、平均功率频率、最大小波系数及其对应频率六个特征值;将肌肉力与特征值、肌肉疲劳程度进行分析后发现三者之间高度相关。采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值和阈值,构造并训练上肢肌力预测模型。经测试集检验结果表明,该方法的误差小于12%,可以对肌力进行较为准确的预测。 展开更多
关键词 表面肌电信号 肌肉疲劳 SSA-BP回归预测模型 AnyBody 肌力预测
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EMG模型中参数τ的一种关系式 被引量:1
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作者 吴宁生 魏伟 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 1994年第1期43-43,共1页
利用一个关系式δ=a+b/F+cτ将标准偏差σ、时间衰减常数τ和流动相流速F很好地关联起来,取得了很好的结果,相关系数达到0.99以上。
关键词 液相色谱 emg模型 峰形参数
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改进BP神经网络的EMG手指运动识别 被引量:6
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作者 方一新 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期92-95,共4页
在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进... 在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进行试验,将提取到的特征值输入MATLAB建立一个改进多层BP神经网络,识别三个不同类型的手指运动。实验表明,改进BP算法较传统BP算法获得了更高的识别精度,达到94%左右。 展开更多
关键词 BP神经网络 AR模型 emg信号 手指运动识别
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用非极性固定相分离不同极性化合物时色谱峰峰形的EMG参数及计算机拟合
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作者 傅厚暾 赵俐敏 +1 位作者 傅厚暾 赵俐敏 《化学分析计量》 CAS 2004年第2期41-42,共2页
对用非极性固定相分离不同极性的化合物时色谱峰的峰形与保留值的关系进行了研究。使用非极性固定相分离不同极性的化合物时 ,不同极性化合物的色谱峰的EMG参数σ、τ与组分的保留值不存在线性关系。建立了使用非极性固定相分离极性化... 对用非极性固定相分离不同极性的化合物时色谱峰的峰形与保留值的关系进行了研究。使用非极性固定相分离不同极性的化合物时 ,不同极性化合物的色谱峰的EMG参数σ、τ与组分的保留值不存在线性关系。建立了使用非极性固定相分离极性化合物时色谱峰峰形的计算机模拟方法。该法作为《开放式气相色谱仿真软件》中的模拟方法之一 ,效果较好。 展开更多
关键词 非极性固定相 极性化合物 色谱峰 峰形 保留值 emg模型 计算机拟合 分离 气相色谱
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基于sEMG和肌肉深度的多通道阵列电极间距研究 被引量:2
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作者 于祥 赵翠莲 《电子测量技术》 北大核心 2021年第11期16-21,共6页
针对不同深度肌肉肌电信号检测的电极间距不明确的问题,首先分析了单纤维肌电信号仿真模型中电极间距和肌纤维深度对肌电信号的影响;然后结合尺侧腕伸肌和膈肌肌电信号采集实验,分析电极间距与肌电信号振幅和频谱之间的关系。计算电极... 针对不同深度肌肉肌电信号检测的电极间距不明确的问题,首先分析了单纤维肌电信号仿真模型中电极间距和肌纤维深度对肌电信号的影响;然后结合尺侧腕伸肌和膈肌肌电信号采集实验,分析电极间距与肌电信号振幅和频谱之间的关系。计算电极间距扩大对肌电信号振幅增长的贡献率,从而确定适合于不同层次肌肉肌电信号检测的阵列电极间距。仿真分析和实验结果均表明电极间距扩大可提高肌电信号的振幅,且用于深层肌肉肌电信号检测的电极较之浅层肌肉需要更大的电极间距。 展开更多
关键词 多通道阵列电极 表面肌电 肌肉深度 肌电信号仿真模型 电极间距 时频域矩
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Classification of uterine EMG signals using supervised classification method 被引量:1
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作者 Mohamad O. Diab Amira El-Merhie +1 位作者 Nour El-Halabi Layal Khoder 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2010年第9期837-842,共6页
Aim: The main purpose of this article is to detect any risk of preterm deliveries at an early gestation period using uterine electromyography signals. Detecting such uterine signals can yield a promising approach to d... Aim: The main purpose of this article is to detect any risk of preterm deliveries at an early gestation period using uterine electromyography signals. Detecting such uterine signals can yield a promising approach to determine and take actions to prevent this potential risk. Methods: The best position for the detection of different uterine signals is the median vertical axis of the abdomen. These signals differ from each other by their frequency content. Initially, simulation is done for the real detected EMG signals: preterm deliveries (PD) EMGs and deliveries at term (DT) EMGs. This is performed by applying autoregressive model (AR) of specific order to estimate AR coefficients of these real EMG signals. Finally, after calculation of the AR parameters of the two types of deliveries, we generate two types of simulated uterine contractions by using White Gaussian Noise (WGN). Frequency parameter extraction and classification are first applied on simulated signals to test the limits and performance of the used methods. The last remaining step is the classification of the contractions using supervised classification method. Results: Results show that uterine contractions may be classified using the Artificial Neural Networks (ANNs). The Simple Perceptron ANN is applied on the signals for their supervised classification into independent groups: preterm deliveries (PD) and deliveries at term (TD) according to their frequency content. 展开更多
关键词 UTERINE emg SIGNALS AR model PSD ANN
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EMG模型对光活性化合物的应用
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作者 周美娟 《井冈山大学学报(社会科学版)》 1998年第6期8-10,18,共4页
对Lachtakia方程引入格林函数方法,得到的EMG模型用于光活性化合物,推导了光活性化合物的电磁场及有关参量的表达式.
关键词 MG模型 电磁场 光活性
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Decomposition of Surface Electromyographic Signal Using Hidden Markov Model
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作者 Angela Abreu Rosa de Sa Alcimar Barbosa Soares +1 位作者 Adriano de Oliveira Andrade Slawomir Nasuto 《Journal of Health Science》 2014年第1期28-40,共13页
关键词 健康科学 保健法 心理健康 医学心理学 生活习惯
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Relevance of a standard food model in combination with electronic jaw movement recording on human mastication pattern analysis
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作者 Gregor Slavicek Mikhael Soykher +2 位作者 Marina Soykher Haymo Gruber Peter Siegl 《Advances in Bioscience and Biotechnology》 2010年第2期68-78,共11页
The aim of this paper is to describe the possibilities of analyzing human mastication. The development of a standardized food model is presented. Based on the findings of a systematic literature search an elastic food... The aim of this paper is to describe the possibilities of analyzing human mastication. The development of a standardized food model is presented. Based on the findings of a systematic literature search an elastic food model was created with the aim of standardizing size and elastic properties. Three different eatable jellied products were chosen, created by a changing of the amount of gelatin (260 Blooms) related to the total mass of the standard jellied food. The different hardness were classified in soft, medium and hard, flavored identically, but stained with different colors: soft-green, medium-yellow, hard-red. A cylindrical form was chosen with a height of 1 cm and a diameter of 2 cm. A standard protocol for analyzing chewing patterns in men was created. The condylographic data off several patients are described in details to demonstrate the possible clinical implementation. The newly developed standard food model (SFM) showed the capability to serve in experimental settings to analyze human mastication, although only a few patients have been examined. In addition, strength and size of the newly developed SFM load the masticatory system in an extent;it should be possible to disclose subclinical symptoms of patients within a short time of examination. The diagnostic procedure of temporo-mandibular disorder (TMD) should be endorsed by this new method. The condylographic data created by a standardized protocol should have the ability to enhance the clinical functional analysis of patients previous to restorative dental procedures. 展开更多
关键词 HUMAN MASTICATION STANDARD Food model MANDIBULAR Movement emg Condylography Biomechanics Temporo-Mandibular Joint SWALLOWING CHEWING CHEWING Muscle Activity Craniomandibular System Nutrition Tooth Loss
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Electromyography Control of a Computer Model of the Arm
10
作者 Amad M. Alasker 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2014年第13期1038-1048,共11页
Human arm movements may be adversely affected in the event of stroke or spinal cord injuries, eventually causing the patient to lose control of arm movements. Electromyography (EMG) is con-sidered the most effective t... Human arm movements may be adversely affected in the event of stroke or spinal cord injuries, eventually causing the patient to lose control of arm movements. Electromyography (EMG) is con-sidered the most effective technique for the restoration of arm movement in such cases. The reha-bilitation period for such patients is usually long. Moreover, complex treatment techniques may demoralize them. Therefore, this study, attempts to contribute to the development of a relaxing rehabilitation environment through electromyography control of a computer model of the arm. The model is created using MATLAB? and Data LINK software and other requisite components for training the targeted participants to control their arm movements. Six male participants with no history of injury to the arms or back were selected using the set protocol. The results and data collected are analysed using three performance measures i.e. the number of target hits, average time to target, and path efficiency for each target. Then, the main results in terms of the obtained performance measures are discussed and compared with those of previous studies. 展开更多
关键词 ELECTROMYOGRAPHY (emg) Signals HUMAN ARM Movements MUSCLE CONTROL HUMAN ARM model
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基于多模态特征组合的真实驾驶疲劳状态识别
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作者 王琳 王宏 +2 位作者 付荣荣 尹晓伟 刘劲涛 《中国生物医学工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期554-562,共9页
对驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态进行实时准确的预判,可减少由于驾驶疲劳引发的交通事故。首先,通过无线体域网采集了12名驾驶员在真实驾驶过程中的多模态特征,提取了脑电、肌电、呼吸等3种生理信号的特征参数近似熵,其中基于畸变能密... 对驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态进行实时准确的预判,可减少由于驾驶疲劳引发的交通事故。首先,通过无线体域网采集了12名驾驶员在真实驾驶过程中的多模态特征,提取了脑电、肌电、呼吸等3种生理信号的特征参数近似熵,其中基于畸变能密度理论(DED)确定肌电信号的采集位置为颈6棘突旁开2 cm处的上斜方肌;然后,通过模糊C聚类方法分析了3种特征参数组合对疲劳状态的反映效果;最后,建立基于马氏距离理论的真实驾驶疲劳判别模型。研究结果表明,驾驶员颈6部位比颈7部位肌电信号的ApEn值显著下降(P<0.05),表明颈6处肌肉比颈7处肌肉对驾驶员的疲劳状态反映更为敏感,实际检测结果与畸变能密度理论计算结果一致,证明了该位置提取肌电信号的正确性和准确性;脑、肌、呼吸这3种生理信号的ApEn值均随驾驶时间的延长呈递减变化,驾驶约90 min时递减趋势变缓,表明驾驶员进入疲劳状态;通过模糊C聚类分析可知,当脑电与肌电ApEn组合时,清醒与疲劳的概率分布界限清晰,可有效反映驾驶疲劳状态;以脑电和肌电近似熵为自变量,基于马氏距离理论建立真实驾驶过程的疲劳判别模型,其测试集准确率达90.92%,表明该模型能够比较准确的判别出驾驶员的疲劳状态。 展开更多
关键词 驾驶疲劳判别模型 脑电信号 肌电信号 呼吸信号 近似熵
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人体肌电信号的生理层模型 被引量:7
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作者 尤波 刘意 +1 位作者 赵汗青 杨文元 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第1期367-371,共5页
研究表面肌电信号模型,能够更精确地描述肌肉在活动时所产生的肌电信号的形成过程。因此表面肌电信号模型的建立,可以实现对神经肌肉的控制,以及肌电信号的产生等问题的理解,为其特定参数值的提取,以及信号的实用性和真实性的分析打下... 研究表面肌电信号模型,能够更精确地描述肌肉在活动时所产生的肌电信号的形成过程。因此表面肌电信号模型的建立,可以实现对神经肌肉的控制,以及肌电信号的产生等问题的理解,为其特定参数值的提取,以及信号的实用性和真实性的分析打下了基础。在考虑了影响人体肌电信号主要参数值的特征条件后,通过matlab仿真软件建立一个能够仿真运动单位在不同激励下的表面肌电信号。目前的生理层仿真模型参数不可调,使得模型的精准性较差,而上述的改进和优化实现了参数的可调控性,使得模型更具实用性。 展开更多
关键词 肌电信号 模型 仿真 传导速度
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基于肌电和优化方法的关节肌力分布模型 被引量:5
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作者 李翰君 刘卉 +1 位作者 张新 于冰 《中国运动医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期981-987,共7页
目的:建立基于肌电信号的关节肌力分布模型来得到运动过程中膝关节的肌肉力。方法:测试9名运动员的急停起跳和变向动作,得到了人体下肢运动学、动力学数据以及膝关节周围7块肌肉的肌电。采用急停起跳动作得到肌肉最佳长度,代入变向动作... 目的:建立基于肌电信号的关节肌力分布模型来得到运动过程中膝关节的肌肉力。方法:测试9名运动员的急停起跳和变向动作,得到了人体下肢运动学、动力学数据以及膝关节周围7块肌肉的肌电。采用急停起跳动作得到肌肉最佳长度,代入变向动作中计算膝关节力矩。结果:在急停起跳动作中模拟的肌肉力矩与逆动力学得到的关节净力矩相似度很高。采用急停起跳得到肌肉最佳长度预测变向动作的肌肉力矩,精度仅轻微下降。结论:本建模方法可以估算活体运动时的肌肉力。 展开更多
关键词 肌电驱动模型 肌肉力 骨骼肌肉建模
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基于生理层肌电模型的表面肌电信号仿真方法 被引量:2
14
作者 何为 杨基海 +1 位作者 梁政 陈香 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期446-450,共5页
目的根据SEMG的生理和检测过程的实际情况,研究表面肌电信号分解测试信号的仿真方法。方法从生理层肌电模型出发,以模拟电极随机抖动的方法仿真MUAP波形的随机变异,以改变传导速度的方法模拟MUAP的趋势变异,采用调整MU发放时刻表的方法... 目的根据SEMG的生理和检测过程的实际情况,研究表面肌电信号分解测试信号的仿真方法。方法从生理层肌电模型出发,以模拟电极随机抖动的方法仿真MUAP波形的随机变异,以改变传导速度的方法模拟MUAP的趋势变异,采用调整MU发放时刻表的方法模拟出特定叠加程度的SEMG信号。结果同一MU中的不同发放时刻的MUAP波形的随机变异以及MUAP波形的趋势变异都可以通过该方法定量模拟。结论该方法模拟出的SEMG信号更能逼近真实表面肌电信号的特征,可用于验证SEMG分解算法。 展开更多
关键词 表面肌电信号 运动单位动作电位 肌电模型 仿真
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修正高斯模型在制备液相色谱收集区间优化中的应用 被引量:2
15
作者 王龙星 高明哲 肖红斌 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期523-525,共3页
近年来制备液相色谱得到了越来越广泛的应用。制备液相色谱操作条件的优化对提高其效率及节约成本非常重要。对制备高效液相色谱而言,其样品收集区间的确定及优化是其操作条件优化的重要步骤。该文以修正高斯模型(EMG模型)为理论基础,... 近年来制备液相色谱得到了越来越广泛的应用。制备液相色谱操作条件的优化对提高其效率及节约成本非常重要。对制备高效液相色谱而言,其样品收集区间的确定及优化是其操作条件优化的重要步骤。该文以修正高斯模型(EMG模型)为理论基础,编写了一个小软件,可有效地帮助用户确定合理的样品收集区间。此软件对制备液相色谱实际应用有积极的指导及参考意义。 展开更多
关键词 修正高斯模型 制备高效液相色谱 收集区间 优化
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基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究 被引量:7
16
作者 陈贵亮 周晓晨 +1 位作者 李晨 刘更谦 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第1期39-42,47,共5页
采用隐马尔科夫(HMM)的信号分类识别方法,用以实现下肢步态中各细分动作的更好识别和描述。首先将待分类的肌电信号进行预处理,按等时间间隔对每通道的肌电信号划分不同的段,采用小波变换方法对每个数据段内肌电信号进行多尺度分解,并... 采用隐马尔科夫(HMM)的信号分类识别方法,用以实现下肢步态中各细分动作的更好识别和描述。首先将待分类的肌电信号进行预处理,按等时间间隔对每通道的肌电信号划分不同的段,采用小波变换方法对每个数据段内肌电信号进行多尺度分解,并提取小波分解系数的奇异值构成观察值序列。将步态周期的四种运动模式与HMM状态一一对应,用Baum-Welch算法对HMM参数进行重估训练,再用标定技术处理的前向后向算法和Viterbi算法进行识别,得到的平均识别率高于90%。然后在四种运动模式中分别提取小波特征组成特征编码,送入概率神经网络(PNN)中进行识别。证明HMM的识别效果优于概率神经网络,能够更好地应用于假肢的控制研究。 展开更多
关键词 表面肌电信号 隐马尔科夫模型 小波变换 模式识别 概率神经网络
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利用表面肌电信号的下肢动态关节力矩预测模型 被引量:13
17
作者 陈江城 张小栋 +2 位作者 李睿 石强勇 王贺 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期26-33,共8页
为实现表面肌电信号的下肢关节力矩动态解码,建立了从表面肌电信号到关节力矩输出的人体下肢运动系统正向生物力学模型。首先,从幅值和频率两个角度建立表面肌电信号到骨骼肌激活程度模型;其次,根据肌丝滑移理论,构建反映骨骼肌生理结... 为实现表面肌电信号的下肢关节力矩动态解码,建立了从表面肌电信号到关节力矩输出的人体下肢运动系统正向生物力学模型。首先,从幅值和频率两个角度建立表面肌电信号到骨骼肌激活程度模型;其次,根据肌丝滑移理论,构建反映骨骼肌生理结构和微观力学特性的肌肉力模型,同时确定活动肌肉拉力线方向及力作用点位移矢量,将骨骼肌力转换到关节力矩;最后,以牛顿-欧拉逆动力学方法获得关节力矩作为准确值,给出正向生物力学模型参数动态标定方法。在模型基础上,对4名对象进行随意步态下膝关节屈伸动态力矩预测试验,结果表明:所建模型对步态行走下的膝关节动态关节力矩具有很好的动态跟踪性能,最大绝对误差为(11.0±1.32)N·m,平均残差为(4.43±0.698)N·m,预测值与准确值之间的平均线性相关系数为0.927±0.042,验证了该方法的正确性和有效性;可为康复训练机器人人机协同过程中的力学交互模式研究提供接口。 展开更多
关键词 表面肌电信号 关节力矩预测 肌肉模型 正向生物力学
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基于DSP的三自由度肌电假手实时控制方法 被引量:5
18
作者 赵京东 姜力 +1 位作者 刘宏 蔡鹤皋 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1257-1261,共5页
利用安置在拇长屈肌,指深屈肌和指伸肌上的3个电极所测得的肌电信号,采用所提出的新的模式分类器,可以实现基于DSP的三自由度假手手指运动的实时控制。该分类器采用自回归(AR)参数模型和样本熵的方法构造特征矢量,经过由弹性反向传播(RP... 利用安置在拇长屈肌,指深屈肌和指伸肌上的3个电极所测得的肌电信号,采用所提出的新的模式分类器,可以实现基于DSP的三自由度假手手指运动的实时控制。该分类器采用自回归(AR)参数模型和样本熵的方法构造特征矢量,经过由弹性反向传播(RP)算法构建的3层前馈神经网络的分类,能够成功地分辨出拇指、食指和中指的弯曲与伸展运动,平均识别率可以达到91%以上。实验结果表明,该分类器具有很高的辨识能力,同时由于其较小的计算量,也为嵌入式的多自由度肌电假手控制提供了一种新的控制方法。 展开更多
关键词 模式识别 肌电控制 弹性反向传播 AR模型 样本熵
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基于遗传算法和神经网络的色谱重叠峰解析 被引量:1
19
作者 李一波 黄小原 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第3期53-56,共4页
提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法 (GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG RBFNN具有结构重组能力 ,用于色谱重叠峰解析的EMG RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局... 提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法 (GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG RBFNN具有结构重组能力 ,用于色谱重叠峰解析的EMG RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力 ,若种群过小 ,则陷于局部极值点的概率将增高 ,而EMG模型是一个低效模型 ,选用过大的种群 ,必然使解析过程加长。为了提高算法效率 ,文中提出先用高效色谱峰近似模型———标准高斯模型进行繁衍 ,而后再用EMG模型的快速算法。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 重叠色谱峰 遗传算法 emg模型 解析 色谱分析
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基于骨肌模型的肌肉力计算方法及其面临的若干问题 被引量:11
20
作者 张希安 叶铭 王成焘 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 2008年第6期475-479,共5页
肌肉力计算已经成为骨肌损伤防护、关节假体设计等研究的重要组成部分,目前基于骨肌系统模型的肌肉力计算方法有:静态优化、动态优化以及基于力-肌电关系的肌肉力计算。本文分析了肌肉力计算方法和骨肌系统建模的研究现状以及面临的若... 肌肉力计算已经成为骨肌损伤防护、关节假体设计等研究的重要组成部分,目前基于骨肌系统模型的肌肉力计算方法有:静态优化、动态优化以及基于力-肌电关系的肌肉力计算。本文分析了肌肉力计算方法和骨肌系统建模的研究现状以及面临的若干问题。个性化建模、计算方法的改进和计算结果的实验验证将是今后的研究重点。 展开更多
关键词 骨肌模型 肌肉力 优化 肌电
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