刘光军
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 供职机构：中国科学院沈阳自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：金属学及工艺医药卫生更多>>
- 基于混沌理论的面瘫患者表面肌电信号分析被引量：6
- 2013年
- 表面肌电信号是肌肉运动单元动作电位的非线性总和,能够准确反映生物体神经、肌肉的功能状况,目前已广泛被应用于临床疾病诊断、病理分析和康复评价中.针对sEMG短时平稳、信噪比低等特点,传统的线性的、统计性的分析方法具有一定的局限性.因此,本文提出利用混沌理论的分析方法,深入挖掘sEMG中蕴含的非线性特性,并进一步应用于面瘫患者的sEMG分析中.我们采集了21名面瘫患者的面部双侧咬肌、提上唇肌和额肌处的sEMG信号,采用混沌分析方法提取相关特征:利用时间延迟法重构多维相空间;计算关联维数与李雅普诺夫指数,验证sEMG的混沌特性;通过近似熵量化sEMG的不确定性.通过对比发现,面瘫患者健康侧与患侧sEMG的上述混沌特征表现出显著的统计学差异.此外,我们将混沌特征与传统时频域特征进行了比较,其表现出一定的优越性,能够作为面瘫诊断与康复评价的重要参考指标.
- 熊安斌赵新刚韩建达刘光军
- 关键词：表面肌电特征提取面瘫
- 基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法被引量：13
- 2016年
- 表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉s EMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括:二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度达到80.4%。而采用未融合s EMG分解的传统方法,动作识别精度仅有约70%。
- 熊安斌丁其川赵新刚韩建达刘光军
- 关键词：表面肌电信号分层聚类
