硕士学位课程考试-试卷

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1、硕士学位课程考试试卷考试科目:人工神经网络及模式识别考生姓名:安媛考生学号:20091902105学院:生物工程学院专业:生物医学工程考生成绩:任课老师(签名)重庆大学生物工程学院研究生课程考试答题纸课程名称:人工神经网络及模式识别学生类别:硕士(学生类别为:博士、硕士、高校教授、工程硕士)姓名安媛学号200919020105年级2009专业生物医学工程基于BP神经网络的表面肌电信号识别的研究摘要:表面肌电信号是在皮肤表面记录的神经肌肉系统的生物电活动,反映神经、肌肉的功能状态,具有非平稳性。本文通过使用小波变换与神经网络相结合的方法,识别20%MVC和60%MV

2、C握力的肌电信号。实验表明,将肌电信号进行小波分解后提取的特征值送入神经网络,能实现对肌电信号的识别。关键词:表面肌电信号(sEMG),小波变换,神经网络TheClassificationofSurfaceElectromyographySignalBasedonBPNeuralNetworksAbstract:ThesurfaceEMGsignal,recordedatthesurfaceoftheskin,providesinformationabouttheneuromuscularactivity,itreflectsthestatusofnervesan

3、dmuscles,andthesignalisnonstationary.AmethodofusingwavelettransformandneuralnetworkstoclassifythesEMGof20%MVCand60%MVChandgripforceisprovided.ExperimentalresultshowsthatextractingtheeigenvalueofthewaveletdecompositionsEMGcanclassifythesEMGsignal.Keywords:sEMG,wavelettransform,neuralne

4、twork1.引言表面肌电(sEMG,surfaceelectromyography)信号是在皮肤表面记录的神经肌肉系统的生物电活动,反映神经、肌肉的功能状态[1]。它是运动单位动作电位(MUAP)在时间和空间上的叠加,在肌肉收缩程度不同或疲劳发生时,肌纤维的募集,运动单位的放电率,肌纤维的传导速度都会发生不同程度的改变,在sEMG上表现为幅度、频率的变化。开始运动时MUAP的发放率增加,募集其它肌纤维参与到活动中来,sEMG的频谱高移,随着力量的增加,会募集更多的运动单位,表现为频谱的继续高移,在没有疲劳的情况下再继续用力,则运动单位电位出现叠加,表现为幅度的上

5、升,频率的增加趋缓或停止[2]。sEMG是一种无创的检测肌肉电活动的方法,易于使用,运用生物电信号分析方法可以方便的实现对表面肌电信号的分析,因此它广泛应用于临床医学,运动医学,康复工程,人体工效学研究,虚拟现实,假肢控制等方面[3-6]。目前手部力量的测量装置多采用力量传感器,使用这种方法的缺陷是使用不方便且价格昂贵,而用sEMG来估计握力是一种无创且方便可行的方法,其应用范围要远远广于使用握力计。利用表面肌电信号辨识人手握力大小的研究具有重要意义。因为辨识的结果不仅可以作为机械手和人工电子假肢的控制信号,还可以作为人体康复治疗的反馈信号。目前对表面肌电信号的处

6、理方法有很多,比如时域分析、高阶功率谱估计、参数模型法、小波分析、混沌分形、复杂度分析等等。小波变换是时频分析中常用的一种方法,它既能在整体上提供信号的全部信息,又能提供在一局部时间段内,信号变化激烈程度的信息。由于表面肌电信号是非平稳的信号,而小波变换这一时频分析的方法是处理非平稳信号的一强有力的工具,因此本文使用小波变换来处理表面肌电信号,并用人工神经网络对握力进行识别。本文利用实验装置记录了不同握力下的肌电信号,提取这些肌电信号的特征值,并将该特征值作为神经网络模型的输入信号,运用BP网络,对20%和60%MVC(maximalvoluntarycontra

7、ction,最大自主收缩)的握力进行了识别。2.数据采集本实验采用RM6240多道生理记录仪记录肌电信号,握力计测量手的握力。实验对象为8名大学生志愿者。实验时,受试者正坐于经过改装的座椅上,上身直立,为保证身体在测试过程中不移动,将上身缚于座椅椅背。前臂水平放置于固定在座椅扶手上的实验板上,掌心向内,腕处于中立位置,手握握力计。本实验选择将两对电极分别贴于指浅屈肌(FDS,flexdigitorumsuperficials)和指伸肌(ED,extensordigitorum)[7]。指浅屈肌的作用主要是屈近侧指间关节、屈掌指关节、屈腕和屈肘,指伸肌的作用主要是伸

8、指和伸腕,

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