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基于小波变换和多重分形分析的表面肌电信号分析     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Analysis of Surface Electromyographic Signal Based on Wavelet Transform and Multifractal Analysis
【作者】 王刚;
【导师】 王志中;
【学位授予单位】 上海交通大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【学位年度】 2008
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 上海交通大学
【网络出版投稿时间】 2008-05-22
【关键词】 表面肌电信号; 假肢控制; 局部判别基; Davies-Bouldin指标; 离散谐波小波包变换; 肌肉疲劳; 多重分形;
【英文关键词】 surface electromyographic signal; control system for powered prostheses; local discriminant bases; Davies-Bouldin index; discrete harmonic wavelet packet transform; muscle fatigue; multifractal;
【中文摘要】 表面肌电信号是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态。表面肌电信号在临床医学、运动医学、人机工效学、康复医学、神经生理学、电生理学等领域被广泛应用。本文针对假肢控制和肌肉疲劳评价问题,利用小波变换和非线性动力学方法对表面肌电信号进行了深入的分析和研究,所做的主要工作及创新之处如下: 为了尽可能地提高假肢控制时表面肌电信号分类的准确识别率,我们尝试利用局部判别基方法来对表面肌电信号进行分类,该方法的主要思想是根据可分性度量找出具有最大可分性的部分小波包系数作为特征矢量。但考虑到不同人的不同动作的表面肌电信号的能量大小是有差异的,因此本文提出了基于可分性度量和小波包相对能量的最佳小波包方法,并将该方法应用到表面肌电信号的分类问题当中,实验证明该算法比固定尺度的小波包基方法有着更好的效果。在该方法中我们所使用的可分性度量都只是一些简单的距离度量函数,它们并不能给出模式分类问题中的最佳特征。因此,我们对上述方法进行了改进,提出了DB指标(Davies-Bouldin index)和小波包相对能量相结合的最佳小波包方法,并将该方法应用到了表面...
【英文摘要】 Surface electromyographic (SEMG) signals can be monitored noninvasively by using electrodes on the skin surface. They are the summation of all motor unit action potentials (MUAP) within the pick-up area of the electrodes, so they provide information of the neuromuscular activities of the examined muscle. In addition, these signals have been widely applied to clinical diagnosis, sports medicine, ergonomics, rehabilitation medicine, neurophysiology and electrophysiology. Aimed at control system for pow...
【更新日期】 2008-06-12

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