基于小波变换的表面肌电信号去噪方法_论文

21 年 第 2 期  01 7 SIN E E H O O YIF R A IN CE C &T C N L G   O M TO   N 0科教前沿0   科技信息  基于小波变换的表面肌电信号去噪方法  任 杰  ( 上海理工大学医疗器械与食 品学院 中国 上海   20 9 ) 0 0 3  【 要】 摘 表面肌 电信号是通过表 面电极记 录下来的神经肌 肉活动 时发放的生物电信号 , 映了神 经、 肉的功能状 态。 它反 肌 表面肌 电信号在  临床 医学、 运动 医学、 康复 医学、 经生理 学、 神 电生理等领域被广泛应用。本文所研究 的肌 电信号是在 右下臂上采集到的一组表 面肌 电信 号, 通  过小波变换 等方法对肌 电信号进行去噪处理。实验表明 , 该方法能够有效的去除肌 电信号的噪声 , 为下一步的信号分析打下 良 的基础 。 好   【 关键 词】 小波变换 ; 电信号 ; 肌 信号处理  滤波器卷积 H和 G是分解滤波器 . 和 g h 是重构滤波器 。 h是低  H和 通滤波器 . 对应于尺度 函数 : G和 g 是带通滤波器 . 于小波 函数。 对应   表面肌 电信号 是人体骨骼肌表面通 过电极记录下来 的神 经肌 肉   1 小波降噪的基本原理及方法  _ 3 活动时发放 的生物 电信号 , 它反映 了神经、 肌肉的功能状态 。 在临床上  小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪。在此 , 我们简要 地  广泛应用于诊 断神 经肌肉接头 的功能 . 判定 神经系统 、 肌肉功能障碍  阐述下小波分析对信号 消噪 的基本原理  及疾病治疗疗 效 :在运动医学 中用 于肌肉疲劳程度及训 练强度的判  我们知道 。 一个含噪的一维信号模型可表示 为如下形式 :   定 :在康复工程上通过表面肌 电的某些特征的分类可以驱动假肢 、 实  s   )s e ) = ,, ,一   ) 十 ‘( j 01 n 1  k … 现功能性电刺激和生物反馈调节  其 中, 为含噪信号 , 为有用信号 ,(为噪声信号 。 s  ) ,) ( e)   这里我们  肌 电信 号特征提取前必须进 行预处理 .预处理 的 目的是去除噪  认 为 e 为一个 1 高斯 白噪声 , 常表现为高频 信号 , ㈣ 级 通 而工 程实际  声. 增强有用信号 。S MG信号 的预处 理可分两种 : E 一种是硬 件预处  中舳) 通常为低频信号 , 或者是一些 比较平稳的信号 。 因此我们可按如  理. 这种处 理方法是通过改善采集仪 器的性能来提 高信 噪比 . 比如采  下 的方法进行消噪处理 : 首先对信号进行小波分解 . 一般地 . 噪声信号  用空 间滤波器 :另一种是 软件预处理 ,这是一种常用的处理方法 , 而  包含在具有较高频率的细节中. 而可利用 门限 阈值等形式对所分解  从 且. SM 在 E G信号 中应用较多 。 有滤波器 和小波变换两种 . 中小波变  其 的小波系数进行处理 . 然后对信 号进行小波重构 即可达到对信号的消  换是近年来发展起来的一种新技术 . 特别适合 S E M G等非稳定信号 的   噪之 目的。对信号消噪实质上是抑制信号 中的无用部分 . 恢复信号 中   分析 。 小波变换是空间( 时间) 率的局 部变换 . 和频 通过伸缩和平移等运  有用部分的过程  算功能可对 函数或信号进行多尺度的细化分析 . 能有效 地从信 号  从而 般地 , 一维信号消噪的过程可分 为如下 3 个步骤 :   中提取信息 。本文 中利用小波变换的这 一特点 , 选取适 当的小波 函数  () 1一维信号 的小波分解 。 选择一个小波并确定分解 的层次 。 然后  和分解水平后对 S E M G信号进行多尺度分解 . 通过数据重构 过程 中小  进行分解计算 :   波系数的选 择. 到对 S E 达 M G去除噪声的 目的。   () 2小波分解高频系数的阈值量化 。对各个 分解 尺度下 的高频 系  数选择一个 阈值进行软 阈值量化处理 :   1 原理  () 3 一维小波重构 。根据小波分解的最底层低频系数和各层高频  1 离散 小波的定义  . 1 系数进行一维小波重构  这 3 步骤 中,最关键的是如何 选择阈值及 如何进 行阈值 量化 . 个   f   在某种程度 上 . 它关系到信号消噪的质量  小波分析进行 消噪处理一般有下述 3 种方法 :   () 1 系统默认 阈值消 噪处理 。   () 2给定阈值消噪处理 。 在实际 的消噪处理过程 中. 阈值往往可通  0 前言  一 图 1 M lt   aa 分解算法  l [f D  J 过经验公式获得 , 且这种 阈值 比默认阈值的可信 度高  () 3强制消噪处理 。该方法是将小波分解结构中的高频系数全部  置为 0即滤掉所有 高频部分 , , 然后对信号进行 小波重构 。 这种方法 比   较简单 , 且消噪后 的信号 比较平滑 , 但是容易丢失信 号中的有用部分。   _)   f 2一 f 】   f   2 方法  21 肌电信号特 点  . 尽管肌电信号在不 同的肌 肉有所不同 . 同的人的肌电信号也有  不 图 2 M lt   aa 重构算法  l 很大 的个体 差异 . 多方面因素对 肌电信号参数都会 产生 影响 . 但仍有  小波变换是 时间( 空间) 频率 的局部化分析 , 它通 过伸缩平移运算  定规律性  肌 电信号一般有以下典型特征 :   对信号( 函数) 逐步进行多尺度细化 , 达到在高频处时 间细分 . 最终 低频  2 . 肌 电信号是一种交流电压 . 幅值上 与肌 肉产生 的力大致成  .1 1 它在 处频 率细 分 。 自动适应时频 信号 分析的要求 . 而可聚焦到信号 的 能 从   肌肉松弛和紧张度与产生的表面肌电信号幅值之间存

相关文档

基于小波变换的表面肌电信号的消噪处理
利用小波变换对表面肌电信号的消噪处理研究
基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法
基于小波变换的膈肌肌电信号降噪方法研究
基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用
基于小波变换的表面肌电信号的情感识别
基于小波变换的战场声信号去噪方法研究
一种改进的多次小波变换地震信号去噪方法
基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法
粗晶材料超声检测信号的小波变换去噪方法
电脑版