基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法.pdf

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1、第25卷第11期传感技术学报Vo1．25NO．112012年11月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSNOV．2012De-NoisingMethodofthesEMGBasedOnEEMDandSecondGenerationWaveletTransformX／Xugang，ZHUHaigang，LUOZhizeng(Intelligentcontrol&RoboticsInstitute，HangzhouDianziUniversity，Hangzhou310018，China)Abs

2、tract：Inordertoeliminatethenoisemixedinsurfaceelectromyography(sEMG)，thepaperpresentsanewsEMGde-noisingmethodbasedonensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)andsecondgenerationwavelettransform．Firstly，thewhitenoise—addedsEMGsignalsaredecomposedbytheempiricalmodedec

3、omposition(EMD)．Secondly，thehigh-frequencyIntrinsicModeFunction(IMF)componentsaredenoisedbythesecondgenerationwaveletthresholdmethod．Finally，thehighfrequencyIMFcomponentsprocessedandlowfrequencyIMFcomponentsarereconstructedtogetthedenoisedsigna1．Theexperimentalres

4、ultsshowthatthemethodcombinestheadvantagesofsecondgenerationwaveletandEEMD，whichcanbettereliminatenoise，retaintheusefulsignalasmuchaspossible，andhasahighersignal—to—noiseratio．Keywords：surfaceelectromyography(sEMG)；de—noising；ensembleempiricalmodedecomposition；the

5、secondgenerationwaveletEEACC：7230J；7220doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2012．011．004基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法术席旭刚，朱海港，罗志增(杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所，杭州310018)摘要：为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声，提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD)，然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进

6、行二代小波阈值消噪处理，最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加，重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明，该方法融合了二代小波与EEMD的优点，能更好的消除噪声，最大限度的保留有用信号，并具有更高的信噪比。关键词：表面肌电信号；消噪；总体平均经验模式分解；二代小波中图分类号：TP212．3文献标识码：A文章编号：1004-1699(2012)11-1488-06表面肌电信号(Surfaceelectromyography，噪声。论文的研究背景是肌电假手的控制，肌电信sEMG)是从人体骨骼肌表面通过表面肌电拾取电

7、极号是目前为止实现肌电假手动作的唯一有效控制信记录下来的、与神经肌肉活动相关的生物电信号，其号源，该信号将直接影响对肌电假手进行模式分类中蕴涵着很多与肢体运动相关联的信息在时间和空的准确率，因此，如何除去采集来的肌电信号中的噪间上综合的特征⋯，它已经被广泛运用于临床肌肉声显得至关重要。疾病诊断、运动医学、康复工程等领域J，特别是经验模式分解(EmpiricalModeDecomposition，肌电假手的控制[41。sEMG是一种非线性非平稳信EMD)是一种新出现的信号分析方法，它将信号自适号，有用能量主要分布在10Hz～

8、500Hz之间，非常应地分解到不同的尺度上，非常适合非线性、非平稳微弱(其幅值仅为V级)，极易受到噪声的干信号的处理，不仅具有小波分析的全部优点，还有更扰J，在对sEMG作进一步处理前必须滤除其中的清晰准确的谱结构，因而引起了信号处理相关领域的项目来源：国家自然科学基金项目(60903084，61172