基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法.pdf

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1、第35卷第11期仪器仪表学报Vl01．35NO．112014年11月ChineseJourna1ofScientificInstmmentNOV．2014基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法木席旭刚，武昊，罗志增(杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州31001181摘要：为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)q~的噪声，提出一种基于噪声统计特性的EMD自相关消噪方法。首先，对含噪sEMG信号进行EMD分解，并根据噪声统计特性降低低信噪比的高频IMF分量的能量后重组信号。其次，对重组后的信号进行自相关函数特性的EMD分解，并对自相关函数方差低于阈值的高频IMF分量进行小

2、波去噪。最后，把处理后的高频IMF分量和低频IMF分量重构，得到的信号即为消噪信号。实验结果表明，该方法不仅能更好的消除噪声，而且在低信噪比情况下有良好表现。关键词：表面肌电信号；经验模态分解；小波变换；白相关函数；噪声统计特性中图分类号：TP24TH7文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．4040De-noisingmethodofthesEMGbasedonEMDautocorrelationXiXugang，WuHao，LuoZhizeng(Intelligentcontrol＆RoboticsInstitute，HangzhouDianziUniversity，Han

3、gzhou310018，China)Abstract：Ade—nosingmethodbasedonthenoisestatisticalEMDautocorrelationisproposedtoeliminatethenoisemixedwithsEMG．Firstly，thesEMGsignalsarerecombinedthroughEMDbasedonenergyreductionoflowSNRhigh-frequencyIMFaccordingtothenoisestatistics．Then，therecombinedsignalsaredecomposedbyEM

4、D，andhigh—frequencyIMFswhoseautocorrelationfunctionvarianceisbelowthethresholdaredenoisedbythewavelet．Finally，theprocessedhigh-frequencyIMFandlow-frequencyIMFarereconstructedtogetthesignaldenoised．Theexperimentalresultsshowthatthemethodnotonlycanwelleliminatenoise，butalsoagoodperformanceisachi

5、evedundertheconditionoflowsignal·to-noiseratio．Keywords：surfaceelectromyography；empiricalmodedecomposition；wavelettransform；autocorrelation；noisestatisticalproperties幅值仅为级)，极易受到探测记录设备的电子器件1引言固有的噪声，环境噪声，运动产生的噪声，肌电信号表面肌电信号(surfaceelectromyography，sEMG)内在的不平稳性产生的噪声，其它人体生物电信号产是由表面肌电拾取电极记录下来的、能够反映肌

6、肉和生的噪声的影oat引。因此，在对sEMG作进一步处理骨骼活动相关信息的微弱的生物电信号【】】，它不仅被前必须进行消噪处理。广泛的应用在运动医学、康复训练和机械控制等诸多经验模态分解(empiricalmodedecomposition，EMD)领域中，而且成为人工假肢和功能性神经电刺激的理方法【6j能使复杂信号分解为有限个本征模态函数想控制信号【2。sEMG是一种非线性非平稳信号，有(intrinsicmodefunction，IMF)，所分解出来的各IMF分用信号主要分布在10Hz～500Hz之问且非常微弱(其量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号，由于收稿日期：2014

7、—09ReceivedDate：2014—09+基金项目：国家自然科学基金(60903084，61172134)、浙江省自然科学基金(LY13F030017)、浙江省科技计划(2014C33105)项目资助第11期席旭刚等：基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法2495分解是基于信号序列时间尺度的局部特性[，因此具对(t)重复上述得到Cl(t)的过程，得到第二个有白适应性。在处理非平稳及非线性信号上相对于短IMF分量C2(f)，如此反复进行，直到其余量rat)是一时傅