基于肌电图数据的肌肉运动分析方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及信号处理技术领域，提供了基于肌电图数据的肌肉运动分析方法、装置、设备及存储介质，该基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，包括：使用自适应滤波器对原始肌电信号进行预处理，动态滤除噪声信号；对滤除噪声信号的肌电信号使用滑动窗口进行分段，计算每个窗口内信号的能量以及检测每个窗口内信号的过零率；对原始肌电信号进行小波阈值去噪，得到小波域特征；将信号能量、过零率以及小波域特征进行融合，构成特征向量；将特征向量输入至预先训练的分类模型进行分析，得到肌肉运动状态。通过将信号能量、过零率和小波与特征融合进行分析，实现对肌肉运动状态的实时有效分析，提高动态情况下肌肉运动状态分析的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号处理，尤其涉及一种基于肌电图数据的肌肉运动分析方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、肌电图数据作为反映肌肉活动的生物电信号，广泛应用于康复医疗、运动监控和人机交互等领域。然而，由于肌电信号特有的低幅值、高噪声以及非平稳性等特点，常规的时域分析方法难以全面、准确地反映肌肉的动态活动情况，导致信号分析的准确性和实时性受到限制。

2、目前，多采用频域分析提取肌电特征信息，或简单的时域分析提取简单时域特征(如均值、方差等)，难以在低幅度、高噪声的肌电信号中有效地提取复杂肌肉运动的相关信息，且由于在数据处理过程中缺乏自适应性和实时响应性，导致在动态情况下对肌肉运动状态分析的准确性较低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种基于肌电图数据的肌肉运动分析方法、装置、设备及存储介质，通过将信号能量、过零率和小波与特征融合进行分析，实现对肌肉运动状态的实时有效分析，提高动态情况下肌肉运动状态分析的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供一种基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述计算每个窗口内信号的能量，包括：

3.根据权利要求1所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述检测每个窗口内信号的过零率，包括：

4.根据权利要求1所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述对所述原始肌电信号进行小波阈值去噪，得到小波域特征，包括：

5.根据权利要求4所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述基于小波变换将所述原始肌电信号分解为多个频段信号，对各频段...

【技术特征摘要】

1.一种基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述计算每个窗口内信号的能量，包括：

3.根据权利要求1所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述检测每个窗口内信号的过零率，包括：

4.根据权利要求1所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述对所述原始肌电信号进行小波阈值去噪，得到小波域特征，包括：

5.根据权利要求4所述的基于肌电图数据的肌肉运动分析方法，其特征在于，所述基于小波变换将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪旭彬，洪梓晟，赵鹏飞，
申请(专利权)人：深圳爱倍力健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：