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1、第30卷第1期电子器件Vol.30No.12007年2月ChineseJournalOfElectronDevicesFeb.2007SummaryofEMGFeatureExtractionJIAYu2tao,LUOZhi2zeng(AutomationCollege,HangzhouDianziUniversity,Hangzhou310018,China)Abstract:Electromyography(EMG)signalanalysishasgreatvalueinthefieldsofclinicaldiagnosis,rehabilita2tion,bioni
2、ccontrol,engineeringapplicationandsoon,whilefeatureextractionisthebasisofEMGsignalanaly2sis.AfterreviewingsuchmethodsthatareusedtoextractthecharacteristicsofEMGsignals,thepaperconcludedfourmainkindsofmethods:time2domain,frequency2domain,time2frequencyandnonlineardynamicsanalysismethods.Base
3、donabriefintroductiontoabovemethods,thepapercomparestheadvantagesanddisadvantagesofeachmethodandpredictstheirapplicationprospectsinthecorrelativefieldsofEMGanalysis.Keywords:EMG;featureextraction;time2frequencyanalysis;nonlineardynamicsEEACC:7230J肌电信号特征提取方法综述加玉涛,罗志增(杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018)摘
4、要:肌电信号分析在肌肉的临床诊断、康复、仿生控制和工程应用等领域具有重要的研究价值,而特征提取是肌电信号分析的基础.文章总结回顾了现有肌电信号特征的提取方法,并将其归纳为四大类:时域分析方法、频域分析方法、时频分析方法和非线性动力学方法.在简单介绍各类特征提取方法的基础上,比较了各类方法的特点与优劣,并对其在肌电分析相关领域的应用前景进行了展望.关键词:肌电信号;特征提取;时频分析;非线性动力学中图分类号:TP242.6文献标识码:A文章编号:100529490(2007)0120326205肌电信号(EMG)是一种非常微弱的生物电信表面肌电的某些特征进行模式分类,进而驱动假
5、肢号,它与神经肌肉活动密切相关,其中蕴涵着很多与或其它运动机械(如机器人)的各种动作,实现仿生[1]肢体运动相关联的信息.肌电信号可通过表面肌控制.由此可见,提取有效的肌电信号特征对肌电信电拾取电极或针式肌电拾取电极加以引导、记录,通号分析意义重大.随着检测技术、信息处理技术及计过表面电极拾取的肌电信号称之为表面肌电信号,算机技术的发展,使肌电信号的定量分析及更深入而通过针电极拾取的肌电信号称之为针肌电信号.的研究成为可能.目前,肌电信号已经深入应用到临床医学、运动医肌电信号特征提取的方法很多,综合起来可以学、生物医学工程等领域.归纳为四大类:时域分析方法、频域分析方法、时频
6、[223]特征提取是肌电信号分析的基础,肌电分析被分析方法和非线性动力学方法,现分述如下.广泛地应用于肌肉疲劳、重症肌无力、肌强直和肌萎1时域分析方法缩等各种肌肉疾病的临床诊断;肌电图也是运动员训练中动作和强度分析的依据;另外,还可利用人体传统的肌电处理方法是将肌电信号看成均值为收稿日期:2006203217基金项目:国家自然科学基金(60474054);教育部新世纪优秀人才资助计划资助(NCET20420558)作者简介:加玉涛(19812),男,硕士研究生,主要研究方向为表面肌电信号处理;罗志增(19652),男,教授,主要研究方向为机器人技术,传感器技术及多信息融合,l
7、uo@hdu.edu.cn.第1期加玉涛,罗志增:肌电信号特征提取方法综述327零、方差随信号强度变化而变化的随机信号.时域特广泛的应用.征的提取相对比较简单,故时域分析方法在肌电信Graupe首先于1975年将时间序列分析技术引入[6]号应用领域得到了比较广泛的应用,例如,目前比较肌电信号研究领域,通过对肌电信号建立ARMA模成熟的肌电假手产品均采用肌电信号的时域特征作型,来识别不同的动作;而后他又于1982年将其改进为[728]为假手的控制信号.最常用的肌电信号时域特征有AR模型.AR模型是一个线性
