肌组织实验报告

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划肌组织实验报告　　武汉理工大学　　现代数字信号处理在前沿学科中的应用实验报告　　基于sEMG时域特征的动作识别　　学院：信息工程学院　　学号：姓名：　　班级：电子154　　实验基于sEMG时域特征特的动作识别　　一、实验目的　　1.了解肌电信号常用的时域分析方法；　　2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别；　　二、实验设备　　1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡；　　2.32位WindowsXP台式机；　　3./g无线网卡；　　三、实验内容　　学习信号

2、的基本去噪方法，并用MATLAB实现；　　学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度符号改变数、过零点、威尔逊赋值等特征的提取；目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。　　学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取、基于特征的动作识别的MATLAB程序。　　四、实验原理　　小

3、波去噪　　小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。　　小波去噪的基本原理图如下　　特征提取　　时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。　　最常用的方法有：方差，过零点数，Willison幅值，绝对值平均值(MeanAbsoluteValue,MAV）和波形长度等。在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时

4、域特征组合形成联合特征向量。我们主要介绍一下几种方法：目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　过零率：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。计算方式如下：　　sgn(?xk?xk?1),(xk?xk?1??)Willison幅值：是由Willison提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，

5、对Willison幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为50~100?V是最合适的阈值范围。其数学表示公式如公式。　　WAMP??fxi?xi?1　　t?1N　　?1f(x)???0其中：ifx?阈值otherwise　　波形长度：它是对某一分析窗中的波形长度的统计，波长可以体现该样本的持续时间、幅值、频率的特征。　　1N?1　　WL??x(i?1)?x(i)Ni?1符号改变斜率：为信号的的频率性能提供了一些附加信息，对于3个连续的采样点，给定阈值ω，通过下面的公式计算波峰波谷的个数。　　?xi?xi?1???xi?xi?1???,?i?1,?,N?　　神经网络目的-通过该培训

6、员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　BP神经网络又称误差反向传播，它是一种多层的前向型神经网络。在BP网络中，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。所谓的反向传播是指误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行的。标准的BP网络采用梯度下降算法，与Widrow-Hoff学习规则相似，网络权值沿着性能函数的梯度反向调整。　　前向型神经网络通常具有一个或多个由sigmoid神经元构成的隐

7、层，以及一个由线性神经元构成的输出层。多个具有非线性传递函数的神经元层使得网络可以学习输入和输出之间的非线性关系，而线性输出层使得网络可以产生[-1，+1]之外的输出值。　　输入　　隐层输出层　　a1?tansig(IW1,1p1?b1)a2?purelin(IW2,1a1?b2)　　由两层神经元构成的BP网络结构　　BP网络的训练算法　　①BP算法　　BP算法沿着误差函数减小最快的方向，也就是梯度的反方向改变权值和偏差，这一点与线性网络的学习算法是一致的。BP算法的迭代计算公式可以表示为：