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搜索结果: 1-4 共查到控制科学与技术 肌电信号相关记录4条 . 查询时间(0.159 秒)
许多生物电信号的获取过程中都夹杂了脉搏伪迹,表面肌电信号(SEMG)也是一样。本文通过相邻部位同时采集两路SEMG,一路为待处理信号,另一路作为参考信号。采用小波变换提取参考SEMG中的脉搏波,与待处理的SEMG构建独立分量分析的输入,最后用FastICA算法分离出待处理SEMG中的脉搏波,得到去除脉搏伪迹的SEMG。实验结果表明,该方法用于SEMG中的脉搏伪迹的消除是非常有效的。
为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与噪声;再次,用Hermite插值法重构小波系数;最后从重构的小波系数恢复成去噪后的信号。实验结果表明,Hermite插值的小波模极大值重构能有效地去除噪声,提高信噪比,且保...
提出了一种带触觉反馈的肌电假手模糊控制方法.该方法在有效识别肌电信号(MES)的基础上,实现了基于触觉与肌电信号的假手仿生控制.为了消除肌电信号的个体差异,使其能可靠应用于非特定人场合,应用互功率谱比值法对肌电信号进行处理,并分析互功率谱的各项参数和对应肢体动作变化之间的关系,消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰.采用特别设计的模糊控制器控制假手动作的步进量,实现了肌电假手对多种不同物体的稳定...
Abstract对于人体表面肌电(SEMG)信号提出一种新的研究方法, 即在磁场刺激下, 采用小波变换的方法, 对从掌长肌、肱桡肌、 尺侧腕屈肌和肱二头肌上采集的4路表面肌电信号进行分析, 并提取其6 级小波分解系数绝对值累加和的平均值作为信号的特征, 构建特征矢量. 输入神经网络分类器进行模式识别, 经过训练能够成功地识别出握拳、 展拳M、腕内旋、腕外旋、 屈腕、伸腕、 前臂内旋、 前臂外旋8种...

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