一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，包括步骤：(1)选用不同截止频率的线性相位有限长脉冲响应滤波器对肌电图信号分别进行滤波；(2)对每一个经过滤波后的信号进行EMD分解，得到每一个信号对应的IMF；(3)将得到的所有IMF的熵和极值作为特征参数用于肌电图分析。本发明专利技术提出了一种改良的基于经验模态分解对肌电图的预处理方法，选用的滤波器的多少和截止频率的不同决定了特征参数的数量和种类，故而达到灵活的目的。特征参数越多，可获得的肌电图的信息越多。在后续使用中，可由此建立肌动图特征参数和需要检测神经或肌肉或者其他功能的联系，对医疗诊断、日常体测等提供极大的参考作用。

A preprocessing method of EMG based on empirical mode decomposition

The invention discloses a method comprises the steps of pretreatment method of EMG based on EMD: (1) using different cut-off frequency of the linear phase finite impulse response filter of EMG signals were filtered; (2) for each filtered signal is decomposed by EMD, get every the signal corresponding to the IMF; (3) the entropy and the extreme value of all IMF are used as feature parameters of EMG analysis. The invention provides a method for preprocessing EMG based on empirical mode decomposition of a modified, the filter and the cutoff frequency of the number determines the number and types of different characteristic parameters, and achieve flexible purpose. The more characteristic parameters, the more information can be obtained emg. In the subsequent use, thus establishing mechanogram characteristic parameters and to detect nerve or muscle function or other links, to provide reference for medical diagnosis, the maximum daily test etc..

【技术实现步骤摘要】
一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法
本专利技术涉及肌电图处理技术，更具体地说，涉及一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法。
技术介绍
肌电图(electromyography)(英文简称EMG)，是应用电子学仪器记录肌肉静止或收缩时的电活动，及应用电刺激检查神经、肌肉兴奋及传导功能。肌电图可以用于记录神经和肌肉活动以判断其功能。肌肉运动时会有微小的生物电变化,肌电图作为一种无创的检测方法来检测这种生物电变化。运动时肌电图的振幅、频率等指标均会产生相应的变化,而且这些变化与运动方式、运动状态、肌肉疲劳密切相关。由此可见肌电图的应用十分广泛，已被应用于临床检测。但是，传统的肌电图仍然含有许多人体的噪声，现代方法对肌电图信号进行预处理后效果仍然较差，造成肌电图的识别和应用有一定的局限性，许多时候仍不能对肌电图进行直接解读，需要借助其他工具。经验模态分解(empiricalmodedecomposition，以下简称EMD)是基于信号时域局部特征的，因此分解是自适应的，也是高效的，特别适合用来分析非平稳非线性的时变过程，它能清晰地分辨出交叠复杂数据的内蕴模式，挖掘数据之间的内在联本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，其特征在于，包括步骤：(1)选用不同截止频率的线性相位有限长脉冲响应滤波器对肌电图信号分别进行滤波；(2)对每一个经过滤波后的信号进行EMD分解，得到每一个信号对应的IMF；(3)将得到的所有IMF的熵和极值作为特征参数用于肌电图分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，其特征在于，包括步骤：(1)选用不同截止频率的线性相位有限长脉冲响应滤波器对肌电图信号分别进行滤波；(2)对每一个经过滤波后的信号进行EMD分解，得到每一个信号对应的IMF；(3)将得到的所有IMF的熵和极值作为特征参数用于肌电图分析。2.根据权利要求1所述的基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，其特征在于，在步骤(2)中，包括：将滤波后信号分组分别进行EMD分解，得到它们各自的一组IMF。3.根据权利要求1所述的基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，其特征在于，所述不同截止频率的线性相位有限长脉冲响应滤波器的数量分别为一个以上。4.根据权利要求2所述的基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，其特征在于，在步骤(3)中，得到所述IMF的熵和极值的步骤包括：(301)建立X-Y坐标系，X轴表示各组信号的IMF个数，Y轴表示IMF的极值点个数，连接各点得到折线，取每段折...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇巍，凌永权，李亚，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44