小波和希尔伯特变换在脑电信号消噪中的对比研究 被引量：14

1

作者 罗志增 袁飞龙 高云园 《计量学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期567-572,共6页

为了更好地消除混杂在脑电信号中的噪声，完成脑电分析，对小波和希尔伯特变换（HHT）的脑电信号消噪效果进行了对比研究。在HHT消噪方法中，利用经验模态分解（EMD）算法对脑电信号进行8尺度分解，得到固有模态函数（IMF）分量的组合... 为了更好地消除混杂在脑电信号中的噪声，完成脑电分析，对小波和希尔伯特变换（HHT）的脑电信号消噪效果进行了对比研究。在HHT消噪方法中，利用经验模态分解（EMD）算法对脑电信号进行8尺度分解，得到固有模态函数（IMF）分量的组合，经过滤波和信号重构，得到消噪后的脑电信号。实验结果表明，HHT方法能较好地去除脑电信号中的噪声。运用评价准则比较了HHT方法和小波变换方法的消噪效果，发现HHT方法的脑电信号消噪效果优于传统的小波变换消噪，且算法的效率更高。 展开更多

关键词 计量学 脑电信号 希尔伯特变换 经验模态分解 小波变换 消噪

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改进独立分量算法的眼电伪迹去除方法研究 被引量：6

2

作者 王灿锋 孙曜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期167-173,共7页

脑电信号采集过程中易受眼电干扰,给脑电信号分析处理带来极大的不便,由此提出了一种改进独立分量分析(IICA)自动去除眼电伪迹的方法。该方法将水平和垂直眼电信号按照一定的比例混叠成一导新的信号,并与脑电信号一起作为输入;采用基于... 脑电信号采集过程中易受眼电干扰,给脑电信号分析处理带来极大的不便,由此提出了一种改进独立分量分析(IICA)自动去除眼电伪迹的方法。该方法将水平和垂直眼电信号按照一定的比例混叠成一导新的信号,并与脑电信号一起作为输入;采用基于负熵判据的Fast ICA算法快速获取各导独立分量;记录此时的负熵判据参数a,并利用相关系数识别混叠眼电信号独立分量,记录对应的相关系数;a加上一定的步长,重复上述步骤至a达到阈值时停止;重复多次上述循环,获取均值向量,取出均值向量中最大的相关系数与所对应的a,根据a获取新的独立分量,采用相关系数自动识别混叠眼电独立分量,并置零;再进行ICA逆变换返回到原信号各个电极,即可得到同时去除水平与垂直眼电伪迹后的各导脑电信号。实验结果表明,IICA方法能有效降低去伪迹耗时,极大提高信噪比,减少均方根误差。 展开更多

关键词 眼电伪迹 改进独立分量分析 混叠 负熵判据

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脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法 被引量：27

3

作者 罗志增 李亚飞 +1 位作者 孟明 孙曜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期33-39,共7页

针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取... 针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。 展开更多

关键词 脑电信号 手部动作识别 混沌分析 小波包变换 SVM分类器

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基于相关性分析和支持向量机的手部肌电信号动作识别 被引量：14

4

作者 席旭刚 李仲宁 罗志增 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期2315-2319,共5页

为了有效提取表面肌电信号(SEMG)的特征,该文提出了一种基于相关性分析的改进的特征提取方法。首先用空域相关法对两路SEMG信号进行消噪预处理,然后对处理后的SEMG信号进行四尺度小波变换,并通过相关性分析提取SEMG信号的重要边缘在各... 为了有效提取表面肌电信号(SEMG)的特征,该文提出了一种基于相关性分析的改进的特征提取方法。首先用空域相关法对两路SEMG信号进行消噪预处理,然后对处理后的SEMG信号进行四尺度小波变换,并通过相关性分析提取SEMG信号的重要边缘在各尺度上的小波系数,以各尺度上的这些系数的平方和构建六维特征向量输入支持向量机分类器,对手部的多个动作进行分类。实验结果表明,基于相关性分析和小波变换构筑的特征向量结合支持向量机的方法能够以较高识别率区分伸腕、屈腕、展拳、握拳4种动作,能够得到比传统的神经网络分类器更为准确的分类结果。 展开更多

关键词 表面肌电信号 相关性 特征提取 支持向量机

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基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法 被引量：24

5

作者 罗志增 李文国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期823-827,共5页

为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号... 为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号实施盲分离,并引入相关系数验证ICA分量与源信号的一致性.实验结果表明,该方法用于多通道SEMG的盲分离是很有效的. 展开更多

关键词 表面肌电信号 独立分量分析 小波变换 Infomax算法 互相关系数

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一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法 被引量：10

6

作者 任通 罗志增 +1 位作者 孟明 姚家扬 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1832-1838,共7页

为了在脑电信号消噪时更好地保留细节信息,提出了一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法。采用重复采样预滤波方法对脑电信号预处理,利用SA4多小波分解算法处理并得到多维多小波系数。对各层多小波系数软阈值处理后,进行多小波重构得到... 为了在脑电信号消噪时更好地保留细节信息,提出了一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法。采用重复采样预滤波方法对脑电信号预处理,利用SA4多小波分解算法处理并得到多维多小波系数。对各层多小波系数软阈值处理后,进行多小波重构得到消噪后的脑电信号。仿真结果表明,相比于db4小波算法,SA4多小波算法能使脑电信号具有更佳的信噪比和均方误差,并能减少消噪时的信息丢失。 展开更多

关键词 脑电信号 消噪 SA4多小波 预处理 信噪比

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表面肌电信号的小波消噪改进算法 被引量：10

7

作者 罗志增 张清菊 蒋静坪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期213-216,220,共5页

根据在不同尺度下信号和噪声的小波变换系数的相反特性,提出了一种改进的小波消噪算法来去除肌电信号中的噪声.利用Mallat算法对肌电信号进行小波分解,实质上就是将信号投影到尺度空间和小波空间,分别包含了信号的光滑通道分量和细节分... 根据在不同尺度下信号和噪声的小波变换系数的相反特性,提出了一种改进的小波消噪算法来去除肌电信号中的噪声.利用Mallat算法对肌电信号进行小波分解,实质上就是将信号投影到尺度空间和小波空间,分别包含了信号的光滑通道分量和细节分量.兼顾软阈值和硬阈值量化方法的优点,利用两者的加权平均值滤除由噪声所决定的小波变换系数,从而在大尺度下补充细节信息并保持信号在奇异点的特征.利用保留下来的小波变换系数进行信号重构即得到消噪后的信号.实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,兼顾了软、硬阈值的优点,保留了在模式变化过程中肌电信号细节部分的有用信息. 展开更多

关键词 小波变换 模式识别 肌电信号 阈值

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基于相干性的多频段脑肌电信号双向耦合分析 被引量：8

8

作者 高云园 任磊磊 +3 位作者 张迎春 佘青山 席旭刚 张启忠 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1465-1471,共7页

针对皮层肌肉相干性分析时不能确定耦合方向的局限性,根据神经肌肉信息的双向传递性,提出利用不同大脑功能区的脑电信号和动作相关的肌电信号,实现了相干函数对脑肌电信号的双向耦合分析。本文对不同握力模式下同步采集的脑肌电信号进... 针对皮层肌肉相干性分析时不能确定耦合方向的局限性,根据神经肌肉信息的双向传递性,提出利用不同大脑功能区的脑电信号和动作相关的肌电信号,实现了相干函数对脑肌电信号的双向耦合分析。本文对不同握力模式下同步采集的脑肌电信号进行了多频段耦合分析。通过下行(EEG—>EMG)和上行(EMG—>EEG)分析发现,随着握力的增大,EEG能量、相干幅值和耦合强度均向高频段转移。与基于新型格兰杰因果关系的耦合方法进行比较,验证了相干性方法进行皮层肌肉双向耦合分析的可行性和优势。研究结果为探索基于皮层肌肉相干性的双向手部运动信息解码和上肢运动功能障碍分析提供了依据。 展开更多

关键词 脑肌电信号 耦合分析 相干性 皮层肌肉功能

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基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法 被引量：9

9

作者 佘青山 陈希豪 +1 位作者 高发荣 罗志增 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1266-1270,共5页

该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量... 该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量,并将其作为特征向量,最后输入支持向量机分类器,对BCI Competition IV dataset 1中的4组数据进行分类识别。结果表明,基于感兴趣脑区间LASSO-Granger因果关系分析和支持向量机分类器的方法对不同的运动想象任务识别率较高,提供了新的研究思路。 展开更多

关键词 脑功能网络 LASSO-Granger 感兴趣脑区 特征提取

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基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用 被引量：31

10

作者 李仲宁 罗志增 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1414-1418,共5页

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,并保留信号的细节,提出了基于小波变换空域相关法的肌电信号消噪方法.文章首先对小波变换和空域相关滤波的基本理论进行了简要的概述,其次就空域相关滤波用于肌电信号的消噪过程进行了详细的分析.通过... 为了消除混杂在肌电信号中的噪声,并保留信号的细节,提出了基于小波变换空域相关法的肌电信号消噪方法.文章首先对小波变换和空域相关滤波的基本理论进行了简要的概述,其次就空域相关滤波用于肌电信号的消噪过程进行了详细的分析.通过肌电信号的小波分解,用空域相关法分离信号与噪声,并给出了一种针对肌电信号各层噪声能量阈值的估计算法.实验结果表明,空域相关滤波较好的保留了肌电信号的边缘特征,为肌电信号的特征提取创造了良好的条件. 展开更多

关键词 肌电信号 小波变换 空域相关滤波 相关系数

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基于最大信噪比盲源分离的脑电信号伪迹滤波算法 被引量：14

11

作者 罗志增 曹铭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2926-2931,共6页

心电和眼电伪迹是脑电信号中最常见的干扰,本文提出一种基于最大信噪比盲源分离的伪迹滤波算法.该算法以分离矩阵为变元建立源信号的信噪比目标函数,寻找能使目标函数达到极大(或极小)值的分离矩阵,进而通过分离矩阵求得估计信号.算法... 心电和眼电伪迹是脑电信号中最常见的干扰,本文提出一种基于最大信噪比盲源分离的伪迹滤波算法.该算法以分离矩阵为变元建立源信号的信噪比目标函数,寻找能使目标函数达到极大(或极小)值的分离矩阵,进而通过分离矩阵求得估计信号.算法的实施过程是,首先利用小波变换去除在原始脑电信号中的部分噪声,然后用基于最大信噪比盲源分离的伪迹滤波算法对消澡后仍含有心电和眼电的脑电信号进行盲信号分离,并引入相关系数验证盲信号分离输出与源信号的一致性.实验结果表明盲分离后各输出信号间的互相关系数较分离前大幅下降,从而证实了算法对于心电和眼电伪迹分离的有效性. 展开更多

关键词 脑电信号 小波变换 最大信噪比 盲信号分离 互相关系数

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基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征分析 被引量：14

12

作者 罗志增 曹铭 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1033-1037,共5页

运动想象脑电信号特征提取是脑机接口研究领域的重要问题,提出一种基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征提取算法。该算法是传统二值化Lempel-Ziv复杂度算法的改进,它将脑电信号分成多个不同幅值范围的区域,根据信号在各... 运动想象脑电信号特征提取是脑机接口研究领域的重要问题,提出一种基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征提取算法。该算法是传统二值化Lempel-Ziv复杂度算法的改进,它将脑电信号分成多个不同幅值范围的区域,根据信号在各区域间的上升和下降趋势,对脑电信号进行二值化处理得到Lempel-Ziv复杂度。本文将运动想象脑电信号分为4个区域,提取各典型时段的Lempel-Ziv复杂度作为特征值,最后利用支持向量机对脑电信号进行分类识别。实验结果表明,以多尺度Lempel-Ziv复杂度为特征的分类方法,对想象左右手运动脑电信号的平均分类识别率最高达87.87%,优于传统二值化Lempel-Ziv复杂度算法。 展开更多

关键词 脑电信号 运动想象 多尺度Lempel-Ziv复杂度

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支持向量机在肌电信号模式识别中的应用 被引量：11

13

作者 高剑 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期366-369,共4页

为了提高肌电信号多运动模式识别的准确性和实时性,提出了一种基于支持向量机的动作模式分类算法.在给出支持向量机的原理及其多类问题的基本算法基础上,着重介绍了两种改进的支持向量机多类识别算法,即有向无环图算法和基于先聚类后分... 为了提高肌电信号多运动模式识别的准确性和实时性,提出了一种基于支持向量机的动作模式分类算法.在给出支持向量机的原理及其多类问题的基本算法基础上,着重介绍了两种改进的支持向量机多类识别算法,即有向无环图算法和基于先聚类后分类的二叉树算法,并比较了它们的优缺点.实验结果表明,针对前臂肌电信号的多运动模式分类,先聚类后分类的二叉树算法具有较高的分类准确性,更少的计算量,更好的实时性. 展开更多

关键词 肌电信号 支持向量原理 有向无环图 二叉树 模式分类

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基于构造Hankel矩阵的SVD陷波方法 被引量：12

14

作者 吴浩浩 罗志增 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第12期4514-4516,共3页

提出一种新的通过加入引导信号构造Hankel矩阵经奇异值分解(SVD)滤除相应频率成分的陷波方法。根据待处理信号构造的Hankel矩阵,经SVD后其奇异值对应信号中不同频谱幅值的频率成分,提出加入某特定频率信号作为引导信号使得该频率成分成... 提出一种新的通过加入引导信号构造Hankel矩阵经奇异值分解(SVD)滤除相应频率成分的陷波方法。根据待处理信号构造的Hankel矩阵,经SVD后其奇异值对应信号中不同频谱幅值的频率成分,提出加入某特定频率信号作为引导信号使得该频率成分成为信号中的主成分,形成易区分的奇异值对,在信号重构时除掉该奇异值对便可滤除相应频率成分。用本方法对脑磁信号进行50Hz工频陷波处理,达到了很好的陷波效果,且该方法不受传统滤波器陷波越深受影响带宽越宽的限制。 展开更多

关键词 奇异值分解 陷波 HANKEL矩阵 脑磁信号

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肌电信号的功率谱分析方法 被引量：14

15

作者 杨广映 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 2004年第3期355-358,共4页

当用传统的检测方法对肌电信号 (EMG)进行处理时 ,会出现较大的个体差异 ,针对这一不足 ,我们对其在频域中作具体的分析 ,提出了一种新的表面肌电信号特征提取方法———功率谱比值法。并在非特定人的条件下 ,经过多次实验确定实际所用... 当用传统的检测方法对肌电信号 (EMG)进行处理时 ,会出现较大的个体差异 ,针对这一不足 ,我们对其在频域中作具体的分析 ,提出了一种新的表面肌电信号特征提取方法———功率谱比值法。并在非特定人的条件下 ,经过多次实验确定实际所用肌电信号的主要频率范围和功率谱的各项参数 ,将功率谱比值法应用于前臂肌群的表面EMG特征提取 ,减小了个体差异 ,进而实现非特定人的动作模式识别。 展开更多

关键词 表面肌电信号 功率谱 动作模式识别

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基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法 被引量：7

16

作者 罗志增 沈寒霄 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期857-860,共4页

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与... 为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与噪声;再次,用Hermite插值法重构小波系数;最后从重构的小波系数恢复成去噪后的信号。实验结果表明,Hermite插值的小波模极大值重构能有效地去除噪声,提高信噪比,且保留了肌电信号的细节信息,为肌电信号的特征提取和模式识别创造了良好的条件。 展开更多

关键词 肌电信号 小波变换 模极大值 HERMITE插值

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用厚膜电路实现阵列触觉信号的采样 被引量：4

17

作者 罗志增 席旭刚 叶明 《传感技术学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期120-124,共5页

阵列触觉的外接引线问题对传感器的制作工艺、信噪比和实际应用都有重要影响。本文介绍了一种用本地厚膜电路实现阵列触觉传感及其采样信号输出的方法,使压阻式点阵、间距为1mm的触觉传感器仅需6根外接引线。在给出传感器结构制作方法... 阵列触觉的外接引线问题对传感器的制作工艺、信噪比和实际应用都有重要影响。本文介绍了一种用本地厚膜电路实现阵列触觉传感及其采样信号输出的方法,使压阻式点阵、间距为1mm的触觉传感器仅需6根外接引线。在给出传感器结构制作方法的基础上,对信号采样电路作了详细的阐述,并将各功能电路以厚膜电路的形式集成于传感器上,整个传感器完全实现小型化和外接引线最少化,能方便地应用在多种场合。最后,对传感器的多种性能指标进行了检测和评估。 展开更多

关键词 机器人 阵列触觉 厚膜电路

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基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号滤波 被引量：5

18

作者 罗志增 王占玉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2447-2452,共6页

为了消除肌电信号中的噪声并且保留信号的细节信息,本文提出了基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号消噪方法。该方法利用隐马尔科夫模型对表面肌电信号小波分解后的小波系数之间的相关性进行建模,运用训练模型算法(Expectation-Maximiza... 为了消除肌电信号中的噪声并且保留信号的细节信息,本文提出了基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号消噪方法。该方法利用隐马尔科夫模型对表面肌电信号小波分解后的小波系数之间的相关性进行建模,运用训练模型算法(Expectation-Maximization algorithm,EM算法)估计出该模型的参数,以贝叶斯估计得到真实信号的小波系数,通过重构实现肌电信号的滤波。实验结果表明该方法能有效地去除肌电信号中的噪声,对进一步的特征提取和模式识别创造了良好的条件。 展开更多

关键词 肌电信号 小波域 隐马尔科夫 EM算法

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基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法 被引量：5

19

作者 何海洋 罗志增 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期255-260,共6页

针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息... 针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。 展开更多

关键词 脑电信号 盲源分离 K近邻 互信息 最小相依成分分析

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基于功率谱分析和RBF网络的表面EMG多模式分类 被引量：2

20

作者 张清菊 罗志增 叶明 《机电工程》 CAS 2005年第11期35-38,共4页

提出了一种以功率谱K值法和RBF网络相结合的表面肌电信号处理方法。首先,将采集到的肌电信号进行预处理,计算互功率谱比值作为其特征值;其次,将其特征值作为训练样本输入RBF神经网络进行网络训练,并对手臂的各种动作进行多运动模式分类... 提出了一种以功率谱K值法和RBF网络相结合的表面肌电信号处理方法。首先,将采集到的肌电信号进行预处理,计算互功率谱比值作为其特征值;其次,将其特征值作为训练样本输入RBF神经网络进行网络训练,并对手臂的各种动作进行多运动模式分类。实验表明,这种方法不仅简化了计算工作量,而且取得了比较理想的识别效果。 展开更多

关键词 表面肌电信号 功率谱比值 RBF神经网络

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