拮抗肌对的协同控制与EMG信号的中值频率关系

探讨在持续恒力收缩时,正常人体肘关节主动肌和桔抗肌的协同作用原理与它们的表面EMG信号中值频率(Median Frequency,MF)的变化趋势,研究它们的疲劳行为。十五个正常受试者的实验数据统计结果表明,拮抗肌的SEMG/MF高于主动肌;随着收缩时间的增加,主动肌和拮抗肌的MF几乎以相同的速率下降;收缩力越大,它们的两条拟合直线之间的距离、互相关系数、下降速率也越大;关节的角度的变化对上述结论似乎没有明显的影响。这些结论对屈曲和伸展模式都成立。利用人体组织的幅度衰减特性和频率衰减特性,神经肌肉系统的“共驱动”概念对上述结果进行了讨论。     

关节水平的“共驱动”研究

本文以主动肌和拮抗肌的协同作用机理为依据,从表面肌电(EMG)信号的频率参数和肌肉平均传导速度两个方面,对近年来提出的正常人体神经肌肉系统控制的新理论——“共驱动”概念,在关节水平上进行了探讨和研究,实验结果表明:膝关节的主动肌和拮抗肌在持续恒力收缩下,其表面EMG信号功率谱的归一化中值频率随着时间的增加而同时下降;两路EMG信号的归一化中值频率之间的互相关系数随着收缩力的减小而减小,肘关节的肱二头肌不论是作为主动肌还是拮抗肌,在持续恒力收缩下,由表面EMG信号估计得到的肌肉的平均传导速度均随着收缩时间的增加而下降;肱二头肌作为拮抗肌时,平均传导速度明显高于其作为主动肌时的平均传导速度。     

手臂疲劳时表面肌电信号特征

为了解表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)特征的变化规律,找出更加有效的疲劳特征参数组合,通过回归分析和皮尔逊相关系数分析的方法研究了6名受试者负重状态下,手臂表面肌电信号的时域、频域和时频域特征参数与主观疲劳感量表(rating of perceived exertion, RPE)之间的关系。结果表明:随着负重时间的持续,sEMG的时域特征均方根值(root mean square, RMS)和积分肌电值(integrated electromyography, iEMG)有上升趋势,频域特征平均功率频率(mean power frequency, MPF)、中值频率(media frequency, MF)有下降趋势,而时频域特征瞬时平均频率(instantaneous mean power frequency, IMPF)、瞬时中值频率(instantaneous median frequency, IMF)出现先短暂上升然后下降趋势。对各特征参数进行非线性拟合,发现RMS和iEMG幂函数拟合优于指数函数拟合,而MPF、MF、IMPF和IMF指数函数拟合优于幂函数。对联合特征参数进行多元回归分析,发现RMS与MF组成的回归模型判定系数R~2最大。可见RMS与MF相结合作为评估肌肉疲劳的联合参数更加合理有效。     

运动员膝关节动态情况下的肌电特征分析

研究目的在于观察等速运动条件下膝关节屈、仲肌群表面肌电的时域和频域特征变化规律,揭示各屈伸肌的SEMG与运动速度,肌力矩的关系．为研究其他关节肌群功能在方法学上提供一新的实验事实以及为力量训练提供参考依据．     

用肌电信号评价人体振动舒适性的方法研究

为了高效地评价不同的振动环境对于人体舒适性的影响,通过模拟驾驶环境实验.采集了人体在不同加速度振动下的表面肌电信号(SEMG),运用频域分析对其进行特征值提取,得到了局部肌电幅度的平均功率频率与加速度、频率、时间的关系.采用回归分析法,得出了肱二头肌、竖棘肌、股二头肌的局部肌电与振动参数的拟合函数,结合主观感受评分结果,提出了振动环境下基于SEMG的判定人体舒适性的客观评价方法.同时,参考主观感受和客观数据,通过归一化整合,为交通工具、工作环境等人-机界面设计及操作舒适度的评定提供了客观、有效的理论依据.     

表面肌电信号拾取与预处理电路设计

表面肌电信号(SEMG)是指当骨骼肌收缩时,肌纤维所产生的微弱电信号在皮肤表面的募集。一般情况下,表面肌电信号特别微弱,频率主要集中在10～500 Hz范围内,幅值在10～5 000μV,很容易受到工频50 Hz噪声干扰。针对表面肌电信号的特点,采用Ag/AgCl电极拾取SEMG信号,设计了仪表放大电路,带通信号调理电路。实验证明,所设计的电路能有效提取带宽为10～1 000 Hz的表面肌电信号,实现了简捷有效的表面肌电信号拾取。     

自行车骑行过程中频率及生理节律对下肢肌电的影响研究

通过在不同生理节律下改变踏蹬频率的骑行实验,获得了如下结论:①臀大肌、股二头肌在早晨的肌电爆发点比下午早,腓肠肌在早晨的肌电爆发点比下午晚,而胫骨前肌、股直肌的肌电爆发点与频率有关;股二头肌下午的肌电结束点比早晨早;股直肌及股二头肌的放电区间下午比早晨短.②频率增加引起臀大肌、股直肌、股二头肌、股外肌肌电爆发点、结束点近似同步前移,但频率增加却引起胫骨前肌爆发点前移而结束点延迟.③臀大肌、股外肌、胫骨前肌、腓肠肌放电区域随频率的增加而发生显著波动,当频率处于80～90 r/min之间时,其放电区域较短,超出这个范围,则显著延长.     

基于HMM的表面肌电信号模式分类

按等时间间隔将表面肌电信号(SEMG)划分为不同的段,利用小波变换对其进行特征提取,借助隐马尔可夫模型(HMM)的动态建模能力来感知不同动作模式下SEMG的时变特性.具体应用时,先根据样本对各动作模式下的HMM进行训练,待各模型参数稳定后,再利用HMM对特征提取后的SEMG进行模式分类.实验结果表明:该方法具有很好的分类识别率.在6个手部动作识别中,上翻、下翻、内旋和外旋4种动作的识别准确率均在90%以上.     

膝关节主要肌群的运动特征与SEMG的人工神经网络建模

通过采集膝关节在近固定状态下的运动学特征和SEMG,运用人工神经网络的方法通过NeuroSolutions 5软件建立SEMG和膝关节主要肌群运动学特征的人工神经网络模型,并检验模型的有效性．人工神经网络建模方法能比较准确地通过膝关节主要屈伸肌群的表面肌电数值推算出等速向心收缩和等速离心收缩时的运动学特征值．     

HMM在下肢表面肌电信号步态识别中的应用

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的分类方法,利用下肢表面肌电信号(SEMG)进行人体步态状态的识别.对每通道的SEMG信号按时间分段后,对每段数据提取4个时域特征来描述信号特点.根据对步态周期中状态的划分确定了HMM的结构,将HMM的状态与步态状态一一对应,并利用改进的Baum-Welch算法估计HMM参数,然后...     

非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法

非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.     

一种基于NMF的零水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)构造密钥的二值零水印算法.先对载体图像进行NMF变换得到基于部分表示的基矩阵和相应的系数矩阵;再将水印置乱并扩展为系数矩阵的大小,比较相同位置上的二值水印与系数阵元素二进制编码的某个高位面值;当结果相同时,标记其位置在一个空白矩阵中,该矩阵随后作为密钥来检测水印.经过这样处理,水印信息嵌入到系数阵元素的高位面却并没有改变其值,使得嵌入水印图像表现出较好的抗攻击性能.通过与DCT零水印算法的比较实验,证明了本文算法的有效性.     

拮抗肌对的自回归滑动平均模型的参数分析

将自回归滑动平均模型运用于肘关节桔抗肌对的肌电信号分析中，利用该模型所提供的丰富的参数，来研究在同一关节上的拮抗肌对的疲劳关系．模型中的一些自回归系数和肌疲劳程度具有相似的变化趋势．而且，对于同一伸展或屈曲过程，关节上的拮抗肌的疲劳参数要大于主动肌的参数．     

一种实用快速非负矩阵分解算法

提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显示该实用快速非负矩阵分解算法和快速非负矩阵分解算法具有相近的收敛速度,与其他经典非负矩阵分解算法相比其收敛速度有明显的提高,同时对添加稀疏性约束条件的实验也有很好的效果.     

基于非负矩阵分解和长短时记忆网络的单通道语音分离

为了解决语音分离中非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)、深度神经网络(deep neural network,DNN)等算法没有考虑语音时序相关性的问题。结合NMF和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法提出NMFLSTM单通道语音分离算法:将语音信号的幅度谱作为模型的输入特征,通过训练NMF和LSTM模型获得目标语音的基矩阵和系数矩阵,并对其结果进行语音重构最终实现语音分离。实验结果表明:相比于未考虑语音时间连续性的算法,使用NMFLSTM算法分离语音的客观语音质量评估值(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)有明显提升,其最大值超过3. 1,获得良好的分离效果。     

基于非负矩阵分解的集成人脸识别

非负矩阵分解已广泛应用于人脸识别,但因无监督、子空间线性表示、基特征局部次优等特点,它识别光照复杂、表情丰富的人脸图像的能力有限。为优化非负矩阵分解的人脸识别能力,分析并建立了非负矩阵分解的集成分类框架,整合多组基特征的弱类别结构信息,在无监督情形下利用偏最小二乘回归建立符合统计属性的集成标签映射,突显正确的类结构。通过多组人脸数据集的试验结果表明,基于非负矩阵分解的集成分类能力显著提高,适用光照复杂、表情丰富的人脸图像识别。     

Nonnegative matrix factorization and its applications in pattern recognition

Matrix factorization has been widely used in many fields[1]. In numerical algebra, the large-scale and com- plex problems can be transformed into small-scale sim- ple subproblems by matrix factorization; in applied statistics, low rank approximation of or…     

结合改进非负矩阵分解的模糊网页文本分类算法

通过构建向量空间模型可以获得表征网页数据的词-文本权重矩阵,然而直接基于此高维矩阵进行分类学习效率较低,为此提出一种结合改进非负矩阵分解的模糊网页文本分类算法.首先,通过迭代的归一化压缩非负矩阵分解将高维的原数据映射到低维语义空间,以降低问题的复杂性.然后,将模糊逻辑引入分类模型,通过特征词与类别的模糊隶属度来生成文本的类别模糊集,以解决确定性矩阵难以判定语义模糊词所属类别的问题.实验结果表明,与其他方法相比,所提出的分类算法具有较高的分类准确度和较好的时间性能.     

非负矩阵分解：模型、算法和应用

近年来,非负矩阵分解模型已经成为数据挖掘领域中最成功的模型之一。该模型能够自动从一组高维向量中提取隐含模式,从而被广泛应用于降维、无监督学习（图像处理、聚类和双聚类等）和预测当中。本文将从它的发展历史、数学表达形式、算法和热点应用等几个层面对非负矩阵分解模型进行综述。简言之,该模型具有较好的可解释性,模型简单,易于理解操作,可拓展性强,该模型和无监督学习领域中其它被广泛采用的模型关系紧密,且有广泛的应用空间,数值表现优异。同时作为一项新兴技术,该模型亦有许多有趣的问题值得进一步深入研究。