基于小波變換和分形分析的表面肌電信號的分類.pdf

1、本論文從小波變換和分形理論入手，進(jìn)一步解決如何從表面肌電信號中準(zhǔn)確地檢測動作單元電位和有效地提取特征信息以便準(zhǔn)確地識別表面肌電信號的問題。針對表面肌電信號的非平穩(wěn)動態(tài)特性，本論文首先分析了動作表面肌電信號形成的生理基礎(chǔ)，得出了一些重要結(jié)論。然后，緊扣國家自然科學(xué)基金資助項目(60171006)的研究主題，應(yīng)用小波變換和關(guān)聯(lián)維對動作表面肌電信號進(jìn)行了深入細(xì)致地研究。 本論文從神經(jīng)-肌肉的解剖結(jié)構(gòu)入手研究了表面肌電信號形成的生理基礎(chǔ)

2、，總結(jié)出兩個重要的結(jié)論：1)在由表面電極募集到大量動作單元的動作單元電位中，有些動作單元電位在表面肌電信號中被疊加成不可再分的電位群。與動作單元電位一樣，電位群也是表面肌電信號的基本單元。2)在表面電極和動作單元之間存在的組織對動作單元電位存在低通效應(yīng)。低通效應(yīng)的結(jié)果就是：負(fù)責(zé)不同動作模式的肌肉產(chǎn)生的動作單元電位或電位群的主要譜能量將落在較小帶寬的頻帶中，而不會彌散在表面肌電信號的整個頻帶。 本論文創(chuàng)新性地為從表面肌電信號中檢測

3、動作單元電位或電位群提出了一個改進(jìn)的小波檢測手段。在國外，，有人采用各分辨層的小波作為匹配模板來檢測動作單元電位或電位群。然而，在每一分辨層只有一個小波，所以，只有與這小波具有相似形態(tài)特征的動作單元電位或電位群才能夠被有效地檢測出來。為此，本論文首先創(chuàng)新性地對各分辨層的小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理以提高重構(gòu)子信號的時間分辨率，然后，創(chuàng)新性地采用重構(gòu)子信號中的孤立波代替小波作為模板。這樣，我們可以從表面肌電信號中有效地檢測到更多的動作單元電位或電

4、位群。 本論文創(chuàng)新性地提出了相對小波能量和相對小波能量的變化量。采用部分子空間的相對小波能量和相對小波能量的變化量來識別動作表面肌電信號可以獲得較高的正確識別率。而且，采用相對小波能量的變化量可以減少肌肉疲勞或脂肪厚薄等因素造成的影響。 本論文首次在動作表面肌電信號的識別中使用小波熵和非線性尺度小波，并且創(chuàng)新性地提出了小波系數(shù)熵。小波系數(shù)熵不僅包含了表面肌電信號的譜能量分布的信息，而且，還能提取到關(guān)于動作單元發(fā)放模式的一

5、些信息。實驗結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的小波包特征提取方法相比，通過小波熵、小波系數(shù)熵和非線性尺度小波特征提取方法能獲得更高的正確識別率。 本論文創(chuàng)新性地通過模糊自相似性計算表面肌電信號的關(guān)聯(lián)維，并且為確定表面肌電信號的標(biāo)度不變區(qū)提出了一個簡單可行的方法。模糊自相似性關(guān)聯(lián)維可以克服由傳統(tǒng)GP算法計算的關(guān)聯(lián)維對信號的初始值和超球體的初始位置很敏感的缺點。為確定表面肌電信號標(biāo)度不變區(qū)，本論文將所有屬于同一模式信號的關(guān)聯(lián)積分和標(biāo)度關(guān)系曲線畫在同