基于盲源分离技术的运动单位动作电位检测

摘要：

采用独立分量分析(ICA)技术和二阶非平稳源分离(SEONS)算法来研究肌肉轻度收缩情况下的表面肌电信号(SEMG)的运动单位动作电位(MUAP)检测问题,通过仿真实验来探讨两种算法对SEMG信号的分离性能,并将算法应用于肌肉轻度收缩时(10％MVC)的真实SEMG信号分解研究.仿真SEMG信号分解实验结果表明,两种算法对MUAP检测效果均较为满意,且随着噪声的增加有所变差,肌肉轻度收缩时(10％MVC)真实SEMG信号分解实验也论证了两种算法实际应用的可行性.盲源分离(BSS)技术为研究隐含在肌电信号中的运动单位募集和发放等信息提供了有效途径,较符合SEMG信号特性,因而可应用于SEMG信号分解及运动单位动作电位(MUAP)检测等相关领域的研究.

关键词： 表面肌电信号 盲源分离 独立分量分析 二阶非平稳源分离 运动单位动作电位检测

作者: 李强 杨基海 陈香

作者单位: 中国科学技术大学,电子科学与技术系,安徽,合肥,230027

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 558-563

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）