【摘 要】
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肌电(EMG)信号是人体自主运动时神经肌肉活动发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态.该文在EMG信号的特征提取及模式识别方法上进行了理论和实践上的探讨, 所作的主
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肌电(EMG)信号是人体自主运动时神经肌肉活动发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态.该文在EMG信号的特征提取及模式识别方法上进行了理论和实践上的探讨, 所作的主要工作及创新之处如下:1.该文对双通道EMG信号提出了一类新的单输入双输出参 数模型并首次将盲信号处理技术用于EMG信号的建模,通过盲系统辨识方法提取参数模型的 传递函数作为信号特征.2.该文提出了线性时频分析与奇异值分解技术相结合的EMG特征提 取方法,从肌电信号的非平稳特性中获取有价值的信息.利用离散小波变换进行多尺度分解,以一定尺度上的小波系数模是最林值作为信号特征,也取得了很好的分类效果.该文首次将高阶神经网络用于EMG分类.3.该文改进了传统的基于重构序列的复杂度算法,直接对原 始EMG信号求取复杂指标,分类结果得到明显改善.在EMG信号分形特征的研究过程中,该文发现了分维数特征随疲劳程度加深而增长的规律.相空间分析的结果表明.前臂动作过程中的表面EMG信号具有正的Lyapunov指数,呈现出某些混沌特征.4.该文提出了一种基于结构 化神经网络的利用多种描述信息识别EMG信号的方法.将提取的时域、频域、时频域、动力 学等多种肌电特征由结构化神经网络进行融合,实现模式分类.5.研究过程中,对针电极肌电信号的检测与识别也进行了有益的探索,提出了采用电极电信号作为假肢驱动源的构想.
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