基于小波变换的心室晚电位检测

采用改进的小波变换对２８例信号平均心电图进行小波分析，得出其频谱标测图，并计算了晚电位检测的一种定量标准———正常因子．研究结果表明，利用小波变换分析晚电位是一种较好的方法，按照正常因子标准，２８例信号平均心电图中包含的６例晚电位阳性全部检出，且没有错检，说明其检测的准确性很高     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

肌纤维细胞内动作电位建模的研究

介绍一种肌纤维细胞内动作电位(IAP)的建模方法．该方法将IAP波看作两部分之和，一部分对应于动作电位激励波的波峰，另一部分对应于动作电位的后电位，并用两个简单的解析函数分别表示它们．模型的特点是，模型中描述波峰和后电位相对幅度的参数，对应于与激励波波峰有关的跨膜电流的中心矩，而且，这些参数可以由窭验测量的IAP或运动单位动作电位(MUAP)反向估计确定．     

基于递归量化分析的表面肌电特征提取和分类

利用展拳、握拳和腕屈、腕伸时从前臂分别检测的两路表面肌电（surface electromyography,SEMG）信号,对四种动作进行了分类研究.先采用移动平均法（moving average,MA）和一阶差分法确定SEMG信号中对应的每个动作波形的起止点,再利用递归量化分析（recurrence quantification analysis,RQA）方法提取各种动作波形的非线性特征参量（确定率、递归率等）,由两路SEMG信号的这些特征参量构成特征矢量,输入BP（back propagation）神经网络,完成对不同动作的分类.研究结果表明,将利用递归量化分析得到SEMG信号的几种非线性参量作为特征值,对不同动作进行分类能够获得较高的分类准确率.     

肌电信号分解的一种方法(英文)

肌电信号的分解是根据肌电信号形成的机理 ,还原出构成它的各个运动单位动作电位序列 (MUAPT)的过程 .本文首先采用匹配滤波的方法 ,对组成EMG信号的各个运动单位动作电位 (MUAP)进行检测和提取 .算法能自适应地更新匹配滤波器和标准MUAP模板 ,以跟踪MUAP在发放过程中的缓慢变化 .利用获得的基本MUAP模板 ,根据叠加波形与构成它的各MUAP波形之间面积关系 ,得出可能的MUAP组合 .然后再根据每个MUAP的发放特点 ,采用模糊算法 ,从而得到最终的结果 .还利用模拟肌电信号和真实肌电信号对分解算法进行了实验 ,均取得了令人满意的效果     

基于ART2神经网络的手势动作肌电信号识别

针对手势动作肌电信号识别中存在的识别效率和稳定性问题,采用一种基于ART2神经网络的手势识别方法,并进行了单用户和多用户的实验研究.对8名受试者、8类手势动作模式的单用户实验,取得了较高的识别正确率,与BP网络相比,ART2分类器具有识别率高、实时性好、鲁棒性强的优点;同时,多用户的实验结果表明,ART2网络对手势动作肌电信号的识别具有良好的自适应性和稳定的分类能力.     

基于表面肌电控制的虚拟人机交互系统

实现了一种基于肌电信号手势识别的实时虚拟人机交互系统。系统采集受试者执行六类不同手势动作时的上肢肌肉表面肌电信号,对其进行模式识别,并将识别结果作为虚拟物体的控制信号,控制虚拟飞机执行三个自由度的飞行动作,从而实现人与虚拟环境的友好交互。对10位受试者进行的单用户和多用户控制测试实验表明,实现的虚拟人机交互系统可实现基于肌电信号的虚拟人机交互,且具有虚拟环境生动形象、控制准确率高等特点。     

肌电信号分解的一种方法

肌电信号的分解是根据肌电信号形成的机理,还原出构成它的各个运动单位运作电位序列（ＭＵＡＰＴ）的过程。本首先采用匹配滤波的方法,对组成ＥＭＧ信号的各个运动单位动作电位（ＭＵＡＰ）进行检测和提取。算法能自适应地更新匹配滤波器和标准ＭＵＡＰ模板,以跟踪ＭＵＡＰ在发放过程中的缓慢变化。利用获得的基本ＭＵＡＰ模板,根据叠加波形与构成它的各ＭＵＡＰ波形之间面向关系,得出可能的ＭＵＡＰ组合。然后再根据每个ＭＵ     

NEMG信g运动单位动作电位的分类研究

提出了一种对于构成针电极肌电信号(NEMG)的不同形状的运动单位动作电位(MUAP)进行分类的新方法．该方法采用小波变换(WT)的多尺度分析提取表征MUAP特性的时-频特征，再用无导师-有导师混合模式识别网络完成对输入样本的学习和分类．实验结果表明，这种方法对不同波形的MUAP具有较强大的分类能力，整个分类过程完全人工干预，且所需的时间不多，可以应用于临床实际，为神经肌肉疾病的诊断提供实时、有效的信息。