基于蚁群算法的表面肌电信号特征选择

目的为提高假肢系统对动作信号的识别速度,设计了基于优化蚁群算法（ant colonyoptimization,ACO）的特征选择法,对表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）高维特征向量降维以减少计算负担。方法以特征与目标类型之间互信息关系作为启发函数,通过蚁群算法选出最佳特征子集,最后用已训练好的人工神经网络检验其分类性能。结果对10名健康受试者进行了手腕部动作的肌电信号模式分类实验。与传统主成分分析法（principle component analysis,PCA）相比,该算法选出的特征子集提高了识别准确率,并显著降低了原始特征集的特征维数,进而简化分类器的结构,减少计算开销。结论本方法在实时性要求高的肌电控制假肢等系统中具有良好的应用前景。     

异构步道中下肢肌群不同时相的表面肌电特性

背景:人体行走与下肢表面肌电信号变化密切相关,但是异构步道环境下的肌电信号差异性没有深入研究.目的:对异构步道环境的下肢表面肌电信号差异性进行量化分析,研究异构步道中下肢肌群在不同时相的肌肉特性.方法:招募20名健康男性作为受试者,分别采集在直道、弯道、坡道和楼梯4种异构步道环境下自然行走的下肢表面肌电信号,将1个完整...     

基于表面肌电信号的手势识别与分析

目的 研究利用前臂及手部表面肌电( surface electromyography,sEMG)信号进行手势识别的方法,以及不同 手势下拇指、食指的关节角度,探讨 sEMG 信号控制外骨骼手的可行性。 方法 采集 20 名健康右利手受试者右侧 前臂及手部 6 块肌肉 sEMG 信号。 提取 sEMG 信号的时域特征值,对比人工神经网络( artificial neural network, ANN)、K-近邻(K-nearest neighbor, KNN)、决策树(decision tree, DT)、随机森林( random forest, RF)和支持向量机(support vector machine, SVM)等多种分类器对 6 种日常手势进行识别。 同时,采用 Vicon 摄像机跟踪系统捕捉右手拇指、食指运动轨迹,计算拇指、食指关节角度。 结果 利用前臂及手部 sEMG 信号可以实现 6 种手势的模式识别,其中 ANN 分类器的分类预测效果最好,测试集预测精度可达 97. 9% ,Kappa 系数可达 0. 975。 同时,计算得到不同手势下拇指、食指的关节角度,并进行不同手势下关节角度相关性分析。 结论 利用前臂及手部 sEMG 信号进 行手势识别,能够实现具有几乎完全一致的分类预测结果。 研究结果证明了 sEMG 信号手势识别应用于外骨骼手 控制的可行性。     

Feature selection for surface electromyography signal based on ant colony optimization

目的为提高假肢系统对动作信号的识别速度,设计了基于优化蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的特征选择法,对表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)高维特征向量降维以减少计算负担.方法 以特征与目标类型之间互信息关系作为启发函数,通过蚁群算法选出最佳特征子集,最后用已训练好的人工神经网络检验其分类性能.结果 对10名健康受试者进行了手腕部动作的肌电信号模式分类实验.与传统主成分分析法(principle component analysis,PCA)相比,该算法选出的特征子集提高了识别准确率,并显著降低了原始特征集的特征维数,进而简化分类器的结构,减少计算开销.结论 本方法在实时性要求高的肌电控制假肢等系统中具有良好的应用前景.     

基于表面肌电的步态分析

背景：步态分析在人体运动系统和神经系统疾病的病因分析,诊断,功能、疗效与残疾评定中是重要的评价手段,其中肌肉活动是影响步行动力的基础因素。 目的：分析人体自然行走过程中下肢前后肌群的表面肌电变化,分析对应于步态周期不同时相前后肌群的表面肌电特征和机制。 方法：采用德国zebris FDM 步态分析系统(6 m)配套的同步肌电仪采集7例健康人正常步态过程中下肢胫骨前肌和腓肠肌外侧表面肌电信号,利用Matlab软件进行消噪和归一化,得到完整步态周期不同时相对应的表面肌电信号图,观察其峰值变化。采用芬兰ME6000肌电仪测试15 m自由行走人体左右侧下肢胫骨前肌和腓肠肌外侧表面肌电信号,提取时域和频域特征参数。 结果与结论：下肢胫骨前肌和腓肠肌外侧表面肌电信号在一个完整步态周期中呈特征性变化,即胫骨前肌表面肌电的峰值发生在后跟着地处,而腓肠肌外侧其峰值发生在中后支撑相处。进一步分析发现,人体在自由行走时其下肢肌肉优势侧与非优势侧差异有显著性意义(P < 0.05),且不同肌肉其差异趋势不同。     

基于表面肌电信号的两侧下肢对应肌肉活跃差异性定量分析

基于两侧下肢步态具有对称性的假说,现阶段采用以表面肌电信号为控制源的主动型康复机器人,其研究对象多数为一侧下肢,但该假说至今仍然存在很大争议.研究的目的是定量分析两侧下肢对应肌肉活跃程度的差异性.由9名试验者参与静态稳定(静止站立)和动态稳定(行走)两种实验,分别采集每位试验者的两侧胫骨前肌和内侧腓肠肌表面肌电信号,并利用最大自主收缩对所有的表面肌电信号数据进行标准化处理.通过对比两种实验状态中两侧下肢对应肌肉的活跃程度,发现对应肌肉在活跃程度上表现出明显的差异性.在静态稳定实验中,右侧胫骨前肌的活跃度为左侧的3.1倍,左侧内侧腓肠肌的活跃度为右侧的1.5倍;在动态稳定实验中,对应肌肉活跃的差异程度与速度之间存在较强负相关性(rTA=-0.759,rMG=-0.639).最终的实验结果表明,尽管两侧下肢对应肌肉的功能和募集模式相同,但在活跃程度上表现出明显的差异性,并且这种差异性与速度具有较强的负相关性.研究成果对基于表面肌电信号的主动型双侧外骨骼康复机器人运动控制阈值的设定以及脑卒中患者的康复评估具有参考价值.     

基于表面肌电信号的上肢外骨骼康复训练系统设计

目的 为实现不同上肢损伤程度患者的康复训练,设计一种基于表面肌电信号(surface electromyographic signal,sEMG)的上肢外骨骼康复训练系统。方法 该康复训练系统的机械结构主要由背部控制部分、可变刚度驱动器以及可调节上肢支架部分组成;控制系统包括肌电采集、滤波、特征提取和动作分类识别。首先采集肌电信号,并提取时域特征;然后采用主成分分析法(principal component analysis, PCA)进行降维处理,用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm)进行动作模式分类识别;最后对可变刚度驱动器进行刚度测量实验,并进行仿真实验验证分类效果。结果 康复训练系统可以自主地调节刚度,并且动作模式的总体识别率为89.74%。结论 该康复训练系统动作模式识别率高,可以更好地带动患者完成康复训练。     

基于颞肌表面肌电的鼠标装置研究

目的设计一种基于颞肌表面肌电的鼠标装置,用于解决高位截瘫、上肢残疾等手部功能障碍者操作鼠标的难题。方法提出一种基于表面肌电信号控制鼠标的方法,通过分析与试验,选取面部颞肌肌电信号作为控制信息,以咬牙作为触发动作,根据不同咬牙动作时,面部颞肌产生不同的肌电信号特征,设计一种利用颞肌表面肌电信号进行鼠标控制的装置。结果实验结果表明,利用该装置,受试者能够通过简单的咬牙动作实现控制鼠标的目的。结论利用颞肌表面肌电控制鼠标的方法是切实可行的,基于该方法设计的鼠标装置具有较好的应用推广价值。     

基于经验公式的连续手势动作表面肌电信号识别方法

目的实现连续手势动作表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）的简单有效识别。方法首先推导出测试信号属于手势动作模板的概率密度经验公式,通过数据处理实验确定公式参数,最后设计连续手势识别实验以测试该经验公式用于动作sEMG识别的效果。结果推导出的经验公式在连续手势识别中获得了较好的识别结果,验证了该经验公式用于连续手势动作sEMG信号识别的有效性。结论基于经验公式的方法为实现基于sEMG信号的连续手势识别提供了一种可行的解决方案。     

基于低频电刺激诱发表面肌电信号的肌肉疲劳度研究

目的 通过对肌肉疲劳过程中非诱发表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号和诱发表面肌电信号的研究分析,寻找有效评价肌肉疲劳的分析测量方法.方法 对7名受试者进行自主运动和电刺激两种致肌疲劳的实验,并在两组实验中分别记录电刺激诱发与非诱发肌电信号,然后对每组信号进行傅里叶变换求取功率谱和近似熵.结果 随着疲劳的产生,两组实验诱发信号的频谱曲线左移效果优于非诱发信号,近似熵分析中电刺激组诱发信号出现先上升后下降的变化,自主运动组诱发信号则呈现单调递减的趋势.结论 低频电刺激诱发表面肌电信号更适于测量肌疲劳的动态变化.相对于传统功率谱,近似熵分析方法更适于处理电刺激诱发的表面肌电信号.     

楼梯行走足底压力与表面肌电参数研究

目的探究上下楼梯时的足底压力和表面肌电参数,为动力式助行器足部结构设计、动力元件选型和安装位置分布提供理论支撑。方法招募10名健康男性青年进行楼梯行走,利用运动捕捉系统、足底压力系统和表面肌电系统采集足底压力的峰值压强、压力中心轨迹(COP轨迹)和各块下肢肌肉的肌电参数。结果与平地行走相比,楼梯行走时站立相时间占整个步态周期的百分比增大;上楼时前足部分峰值压强增大,下楼时足趾区域的峰值压强减小;楼梯行走时,股直肌、股二头肌、内外侧腓肠肌对人体稳定性起主要作用。结论在设计动力式助行器足部结构时应充分考虑足底压力的分布情况,选择动力式助行器动力元件的安装位置和型号时应考虑主要肌肉的作用。