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基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法
引用本文:罗志增,李文国.基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法[J].电子学报,2009,37(4):823-827.
作者姓名:罗志增  李文国
作者单位:杭州电子科技大学机器人研究所,浙江,杭州,310018
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),国家自然科学基金 
摘    要: 为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号实施盲分离,并引入相关系数验证ICA分量与源信号的一致性.实验结果表明,该方法用于多通道SEMG的盲分离是很有效的.

关 键 词:表面肌电信号  独立分量分析  小波变换  Infomax算法  互相关系数
收稿时间:2007-12-10

A Method of Multi-Channel EMG Disposal Based on Wavelet Transform and Blind Signal Separation
LUO Zhi-zeng,LI Wen-guo.A Method of Multi-Channel EMG Disposal Based on Wavelet Transform and Blind Signal Separation[J].Acta Electronica Sinica,2009,37(4):823-827.
Authors:LUO Zhi-zeng  LI Wen-guo
Institution:Robot Research Institute;Hangzhou Dianzi University;Hangzhou;Zhejiang 310018;China
Abstract:In order to eliminate the signal aliasing of multi-channel Surface Electromyography(SEMG),a new method of SEMG disposal is proposed.This method combines the wavelet transform with the independent component analysis(ICA).By using the noise filtering function of wavelet transform,some noise is removed first from the original SEMG which is used for the input of ICA.Then,the input signals are separated blindly by using Infomax algorithm.Finally,this paper introduces correlation coefficient to show the consisten...
Keywords:surface electromyography(SEMG)  independent component analysis(ICA)  wavelet transform  infomax algorithm  cross-correlation coefficient
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