基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究

doi:10.3969/j.issn.0258-8021.2014. 03.015

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摘要本研究通过将表面肌电信号（sEMG）分解为运动单元动作电位序列（MUAPTs），来研究神经肌肉系统中运动单元（MU）的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题，首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理；然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板；最后，采用“先大后小”的渐进识别方式，逐个对MUAP进行自动提取。在此基础上，还将该算法应用于8名受试者（3组/人）不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道（12通道）sEMG分解；单通道分解结果显示，高力量水平下sEMG中的主体MUAPTs能够被有效检测和分类；统计结果证实，随着力量水平的增加，MUAP的数目增加；不同大小MUAP比重的变化与活动手指和力量水平具有显著的相关性。本文的实验结果，初步验证了利用先验模板从sEMG中渐进提取MUAP的可行性，为sEMG分解和进一步研究MU发放规律提供于一种新的思路。

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	罗万国¹侯文生¹
	2#郑小林¹
	2#万小萍¹

关键词 ：表面肌电信号, 分解, 先验模板, 运动单元动作电位

Key words： surface electromyography decomposition prior templates motor unit action potentials

基金资助:国家科技支撑计划（2012BAI16B02）；国家自然科学基金（30970758）；重庆市自然科学基金(cstc2012jjA10103)

引用本文:

罗万国¹侯文生^1,2#郑小林^1,2#万小萍^{1 . 基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究[J]. 中国生物医学工程学报, 2014, 33(3): 366-372.

LUO Wan Guo¹HOU Wen Sheng^1,2#ZHENG Xiao Lin^1,2# WAN Xiao Ping¹CHEN Hai Yan²ZHOU Ping}

链接本文:

http://cjbme.csbme.org/CN/ 10.3969/j.issn.0258-8021.2014. 03.015 或 http://cjbme.csbme.org/CN/Y2014/V33/I3/366