基于小波变换的肌肉疲劳表面肌电信号特征提取的研究

论文摘要

当前肌肉疲劳表面肌电信号(surface electromgography,sEMG)特征提取方法,忽略了非线性跳错信号的影响,且不能在非平稳状态下进行特征提取,存在特征提取准确度差的问题。提出基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究,采用小波变换对所采集的样本去噪,结合时域、频域特征分析法,融合傅里叶变换方法对肌电信号中的线性特征进行提取,根据带谱近似熵理论对非线性挑错信号进行特征回归分析,并利用拟态分解函数和希尔伯特变换法对肌电信号进行时频特征的整合提取,最终完成基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究。实验验证,所提方法具有可行性,且将1000个肌电信号样本分成5组,对其中的跳错信号进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出75%,在非平稳状态下将200个肌电信号样本分成5组进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出33%。由此得出,所提方法优于当前特征提取方法。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋方禹,刘烨辉,朱立华,朱峻岭,亓勤德,朱江

关键词: 小波变换,时域特征,频域特征,表面肌电信号,肌肉疲劳

来源: 生物医学工程研究 2019年01期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,基础科学,信息科技

专业: 生物学,生物医学工程,电信技术

单位: 山东济南市人民医院神经内科,湖南科技大学机电工程学院

基金: 山东省卫计委项目(2015PYA021)

分类号: TN911.7;R318

DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2019.01.18

页码: 86-89

总页数: 4

文件大小: 437K

下载量: 327

相关论文文献

• [1].沙化土地地理信息多维结构特征提取仿真[J]. 计算机仿真 2019(11)
• [2].基于卷积神经网络特征提取的轻量级包装袋分类模型[J]. 塑料科技 2020(08)
• [3].图片特征提取[J]. 中小企业管理与科技(中旬刊) 2017(03)
• [4].六种常用的网络流量特征提取工具[J]. 计算机与网络 2017(06)
• [5].浅议车牌识别中字符的特征提取方法[J]. 科技传播 2009(05)
• [6].基于分级特征提取的货物分拣机器人目标自动识别系统设计[J]. 自动化与仪器仪表 2020(05)
• [7].多模态生物特征提取及相关性评价综述[J]. 中国图象图形学报 2020(08)
• [8].多传感器数据融合在船舶特征提取中的应用[J]. 舰船科学技术 2016(18)
• [9].溯洄从之，一波三折——关于特征提取的教学实例与策略[J]. 中国信息技术教育 2020(07)
• [10].基于局部加权的非线性特征提取方法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版) 2013(S1)
• [11].基于多特征提取的识别算法数学建模优化研究[J]. 哈尔滨师范大学自然科学学报 2013(04)
• [12].一种新的基于瓶颈深度信念网络的特征提取方法及其在语种识别中的应用[J]. 计算机科学 2014(03)
• [13].一种基于特征提取的简答题阅卷算法[J]. 湖南工程学院学报(自然科学版) 2010(01)
• [14].基于改进符号序列熵的岸桥齿轮箱退化特征提取研究[J]. 机电工程 2020(02)
• [15].基于自编码的特征提取方法在生物医学领域中的应用进展[J]. 中国卫生统计 2020(02)
• [16].基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法[J]. 空军工程大学学报(自然科学版) 2020(02)
• [17].基于特征提取和随机森林的风机故障诊断[J]. 科学技术创新 2020(26)
• [18].互联网+嵌入式移动4G教学终端——农业病虫害特征提取系统的研究[J]. 电子技术与软件工程 2019(21)
• [19].恶意流量特征提取综述[J]. 信息网络安全 2018(09)
• [20].基于特征提取的图像相似度研究[J]. 信息系统工程 2016(01)
• [21].基于敏感分量融合的液压泵退化特征提取方法[J]. 仪器仪表学报 2016(06)
• [22].几种藏文字特征提取方法比较研究[J]. 信息与电脑(理论版) 2014(08)
• [23].基于层次特征提取的文本分类研究[J]. 计算机应用与软件 2020(02)
• [24].基于关联规则特征提取的心理大数据评估方法[J]. 周口师范学院学报 2020(02)
• [25].基于三角函数迭代的视频数据特征提取[J]. 图学学报 2020(04)
• [26].光纤安防监测信号的特征提取与识别研究综述[J]. 计算机工程与应用 2019(03)
• [27].基于特征提取的绘本阅读机器人设计方案[J]. 电子制作 2019(15)
• [28].基于特征提取及聚类算法的增量图片筛选系统[J]. 电视技术 2017(Z3)
• [29].一种新颖的通信辐射源个体细微特征提取方法[J]. 电波科学学报 2016(01)
• [30].一种基于链码的线特征提取方法[J]. 测绘科学 2014(09)

标签：小波变换论文;  时域特征论文;  频域特征论文;  表面肌电信号论文;  肌肉疲劳论文;