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《沈阳工业大学》 2018年
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上肢高密度sEMG特征分类研究

夏春雨  
【摘要】:人机接口技术的发展一直是医疗康复领域里值得关注的研究方向,采用二维矩阵式高密度表面肌电(High Density surface EMG,HD-sEMG)信号采集技术,能够测量覆盖在限定皮肤区域肌肉的电活动,捕捉整块肌肉活动区域肌电信号时域和空间域分布信息,有利于对复杂动作肌电信号的解析和优化。由于人体上肢运动肌电信号解析较为困难,本文提出一种针对上肢运动HD-sEMG信号人机接口技术解析优化方法;对实验者上肢前伸和外展共八种不同运动角度时三角肌的HD-sEMG信号进行解析和优化,以模拟对上肢前伸和外展连续动作产生的肌电信号的解析。本文采用64路配置的高密度sEMG电极采集HD-sEMG信号。首先,根据肌电控制人机接口技术的整体结构,在数据预处理方面,详细对比主成分分析、快速独立元分析和多分类共同空间模式三种空间滤波算法,分别对采集的HD-sEMG信号作空间滤波预处理,求得分离矩阵以实现对原信号数据的重构及降低数据维数的目的。基于多类别共同空间模式提出不同类别通道间互信息最大化通道选择方法,将信号通道按照互信息进行降序排列,选择肌源信号最优的原始通道进行分析,以较少的通道数代替原64路通道,实现将肌源信号强的通道从原有的信号通道中分离出来的目的。其次,在特征提取部分,分别对经预处理的HD-sEMG信号时域、频域和时频域特征比较分析,得出经小波包变换分解的时频域特征能够有效反应上肢运动sEMG信号特征。结合HD-sEMG信号采集电极的特点,采用互信息最大化的通道选择算法提取HDsEMG信号的空间特征,将其与时频域特征相结合,更易于反应上肢运动HD-sEMG信号特征。最后,分别采用人工神经网络、线性判别分析、K-最邻近分析和支持向量机四种常用的模式分类器,通过对不同空间滤波数据时频域特征以及空间域与时频域特征相结合的特征数据集模式识别结果分析,得出采用时频域与空间域特征相结合的支持向量机分类器,当仅选择5路原信号通道时,即可达到95%的期望识别率。另外,通过对该肌电信号解析方法在电极偏移情况下的鲁棒性分析,得出该方法能够具有较好的电极偏移鲁棒性,为HD-sEMG信号的人机接口系统解析技术提供一种有效的解决方法。
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN911.7;R496

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