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肌音信号典型时域、频域特征与肌力关系研究 被引量：3
1
作者 谢佳智 夏春明 +2 位作者 章悦 杨珂 余静 《中国运动医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期948-954,共7页
目的:研究肌肉等长收缩时肌音信号(MMG)的时域、频域特征与肌力之间的关系,建立MMG时域、频域特征与肌力之间的关系模型。方法:以10名健康男性的肱三头肌为研究对象,采集其等长收缩时的MMG。试验要求受试者以随机顺序完成一组按最大自... 目的:研究肌肉等长收缩时肌音信号(MMG)的时域、频域特征与肌力之间的关系,建立MMG时域、频域特征与肌力之间的关系模型。方法:以10名健康男性的肱三头肌为研究对象,采集其等长收缩时的MMG。试验要求受试者以随机顺序完成一组按最大自主收缩力(MVC)的10%递增的肌力输出(10%~100%MVC),同步采集受试者肱三头肌的MMG。提取积分肌音值(IMMG)以及频谱均方根值(FSrms)分别作为MMG的时域和频域特征,通过方差分析比较不同肌力间和同一肌力下特征变化的显著性。分别使用线性、二次多项式以及指数等三种参数化回归模型对IMMG、FSrms与肌力之间的关系进行拟合并计算拟合优度,最后采用成对数据t检验对拟合优度进行单变量分析,比较3种模型的拟合效果。结果:不同肌力间的特征相对同一肌力下的特征变化显著(P<0.05);指数模型在10名受试者的两种MMG特征与肌力的拟合中均表现出了一定优势,拟合优度平均值分别为IMMG 0.836±0.167、FSrms0.829±0.132。假设t检验结果表明,对于IMMG与肌力之间的关系,指数拟合优于线性拟合(P<0.05),但不优于二次多项式拟合;对于FSrms与肌力之间的关系,指数拟合优于二次多项式拟合和线性拟合(P<0.05)。结论:在IMMG、FSrms与肌力之间的拟合关系中,指数拟合均表现较高的拟合优度,因此,IMMG、FSrms与肌力之间更符合指数关系。 展开更多
关键词 肌音信号 积分肌音值 频谱均方根值 拟合优度
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电刺激下肌肉收缩状态的研究 被引量：2
2
作者 徐蓉 韩真 《中国康复》 2012年第5期351-353,共3页
目的:使用可以准确反映肌肉收缩状态的肌音图来明确在不同电刺激频率下肌肉收缩对肌肉电生理的影响。方法:选取25名健康人群,在5%～20%最大随意收缩和4种电刺激(20,50,100和1000Hz)2种状态下进行肌音图的肌肉收缩状态的比较,分析平均功... 目的:使用可以准确反映肌肉收缩状态的肌音图来明确在不同电刺激频率下肌肉收缩对肌肉电生理的影响。方法:选取25名健康人群,在5%～20%最大随意收缩和4种电刺激(20,50,100和1000Hz)2种状态下进行肌音图的肌肉收缩状态的比较,分析平均功率值、总能量含有量和振幅的变化。结果:波形解析图显示≥100Hz的电刺激和随意收缩时的波形图有相关性;在振幅的变化分析中,随着电刺激频率的增加,振幅出现显著的减少。结论:对于以抑制挛缩为主要目的的电刺激训练时,可采用≥100Hz的电刺激频率来完成。 展开更多
关键词 肌音图 最大随意收缩 电刺激 波形解析
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基于肌动图与肌电图信号的假肢控制系统的研究 被引量：1
3
作者 游淼 邹国栋 +1 位作者 林婉华 余龙 《北京生物医学工程》 2011年第6期574-577,共4页
目的验证使用肌动图(mechanomyography,MMG)和肌电图(electromyography,EMG)两种信号共同作为假肢控制信号时,是否能提高假肢控制系统分类的准确度。方法本文采用信号融合方法,通过融合6通道的MMG信号与2通道的EMG信号,以及基于模式识... 目的验证使用肌动图(mechanomyography,MMG)和肌电图(electromyography,EMG)两种信号共同作为假肢控制信号时,是否能提高假肢控制系统分类的准确度。方法本文采用信号融合方法,通过融合6通道的MMG信号与2通道的EMG信号,以及基于模式识别的线性判别分析(lineardiscriminant analysis,LDA)算法,研制了基于MMG和EMG信号的假肢控制系统。结果该系统能对采集到的信号进行处理并得出动作分类结果,然后控制假肢完成相应动作。对6位测试者的腕屈、腕伸、张开、握拳4类动作以及静止状态进行假肢控制的动作分类准确度实验,准确度达94.6%,比单独用MMG信号的精度88.5%或EMG信号精度90.4%效果更好。结论基于MMG与EMG信号的假肢控制系统可以更好地实现假肢控制动作的有效分类,未来可应用于上臂截肢的残疾人。 展开更多
关键词 肌动信号 肌电信号 模式识别 假肢控制
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基于气压肌动图和改进神经模糊推理系统的手势识别研究 被引量：7
4
作者 汪雷 黄剑 +3 位作者 段涛 伍冬睿 熊蔡华 崔雨琦 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1220-1233,共14页
手势识别是人机交互领域的重要研究内容,为截肢患者控制智能假肢手提供基础.当前主流方法之一是利用表面肌电图(Electromyogram,EMG)识别手部运动意图,但肌电信号存在信号弱和易受噪声、汗液、疲劳影响等缺点.同时肌电图在识别准确率方... 手势识别是人机交互领域的重要研究内容,为截肢患者控制智能假肢手提供基础.当前主流方法之一是利用表面肌电图(Electromyogram,EMG)识别手部运动意图,但肌电信号存在信号弱和易受噪声、汗液、疲劳影响等缺点.同时肌电图在识别准确率方面,尤其是截肢患者手势识别方面仍然具有较大的提升空间.针对这些问题,设计了基于气压肌动图(Pressure-based mechanomyogram,pMMG)的穿戴式信号采集装置,为手势识别提供了优质的信号源.结合深度神经网络中全连接层结构、典型抽样和标准正则化技术,提出了一种改进多类神经模糊推理系统(Improved multicalss neural fuzzy inference system,IMNFIS),与传统自适应神经模糊推理系统(Adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)相比,泛化能力得到显著提升.招募了7名健康受试者和1名截肢受试者,并用8种算法开展离线实验.所提方法在残疾人手势识别实验中取得了97.25%的最高平均准确率,在健康人手势识别实验中取得了98.18%的最高平均准确率.与近年公开报道的多种手势识别研究相比,所提方法的综合性能更优. 展开更多
关键词 手势识别 肌动图 神经模糊推理系统 自适应学习算法
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肌音信号模式识别在嵌入式实时手语翻译系统中的应用 被引量：5
5
作者 王新平 夏春明 章含阳 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第2期304-313,共10页
基于肌音信号(Mechanomyogram,MMG)的模式识别是指采集MMG信号,应用机器学习算法进行动作识别的过程。为了实现手语实时分类,本文采用基于STM32芯片的轻量级嵌入式设备,控制双轴加速度传感器采集了前臂3块肌肉的6通道MMG,应用反向传播... 基于肌音信号(Mechanomyogram,MMG)的模式识别是指采集MMG信号,应用机器学习算法进行动作识别的过程。为了实现手语实时分类,本文采用基于STM32芯片的轻量级嵌入式设备,控制双轴加速度传感器采集了前臂3块肌肉的6通道MMG,应用反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)算法建立分类模型,并将模型参数导入嵌入式系统中,实现算法的移植。实验结果表明该嵌入式系统可实现30种手语的实时识别,模型自测识别率达99.6%,实时识别中可达97.5%,每个动作分类所需时间少于0.52 ms,满足实时性要求,具有较高的实际应用价值。本文的研究结果可应用于人体康复工程,哑语翻译器,义肢控制等领域。 展开更多
关键词 肌音信号 模式识别 手语实时识别 反向传播神经网络 嵌入式系统
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一种基于肌声信号的穿戴式助力系统运动意图检测算法
6
作者 董为 石永军 林玮琪 《载人航天》 CSCD 北大核心 2023年第1期43-51,共9页
针对未来深空探测活动中航天员在多种复杂任务环境下的运动助力需求,提出一种面向航天员穿戴式助力系统的运动意图检测算法。以航天员的关节力矩作为运动意图的表征,利用希尔伯特-黄变换对特定肌肉发出的肌声信号进行滤波处理,以消除由... 针对未来深空探测活动中航天员在多种复杂任务环境下的运动助力需求,提出一种面向航天员穿戴式助力系统的运动意图检测算法。以航天员的关节力矩作为运动意图的表征,利用希尔伯特-黄变换对特定肌肉发出的肌声信号进行滤波处理,以消除由肢体运动导致的伪迹噪声和由传感器引入的高频噪声,并参照肌肉的发力原理对滤波后的肌声信号进行特征值提取,通过机器学习的方法建立肌声信号与关节力矩间的映射关系,使助力系统能够及时准确地识别出航天员的运动意图并实施助力。最后募集了3名志愿者进行了150000组样本数据关节力矩辨识实验,实验结果表明:所提出算法的决定系数可达0.9532,能够有效辨识航天员的运动意图。 展开更多
关键词 运动意图辨识 肌声信号 信号处理 机器学习
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基于肌电与肌动同步解析的肌肉痉挛评测方法 被引量：2
7
作者 王辉 黄品高 +2 位作者 张元康 高超 李光林 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期176-183,共8页
肌肉痉挛是常见的运动功能障碍疾病,通过肌电与肌动双模信息同步解析进行肌肉痉挛定量评估具有重要意义。本文针对同步获取高信噪比肌电与肌动信号的难点,提出一种抗工频干扰、轻量加速度计信号校正的肌电与肌动双模信息同步解析方法,... 肌肉痉挛是常见的运动功能障碍疾病,通过肌电与肌动双模信息同步解析进行肌肉痉挛定量评估具有重要意义。本文针对同步获取高信噪比肌电与肌动信号的难点,提出一种抗工频干扰、轻量加速度计信号校正的肌电与肌动双模信息同步解析方法,设计了无线多通道肌电和肌动信号同步采集系统。与常见科学仪器Delsys系统对比,所提系统肌电信噪性能与Delsys相似(均20 d B左右),肌动信号有效频带(0~20 Hz)能量显著高于Delsys;对所提系统进行临床测试,健康志愿者主动屈肘时屈肌肌电信噪比约20 d B;3名改良Ashworth评分(MAS)分别为1级,1+级与2级患者归一化肌电指标分别为0. 54±0. 05,0. 59±0. 04和0. 62±0. 01,屈肌肌动信号均方根值分别为2. 69±1. 04 m·s-2,3. 19±1. 13 m·s-2,4. 89±1. 19 m·s-2,肌电与肌动信息均可有效区分患者痉挛等级。因此所提方法可用于肌肉痉挛评测及肢体运动功能监测。 展开更多
关键词 肌电 肌动 痉挛评估 同步解析 工频干扰
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