基于模糊聚類技術(shù)的肌電信號(hào)完全分解算法

　　肌電（EMG）信號(hào)分解是EMG信號(hào)產(chǎn)生的逆過程。通過EMG分解獲取完整的運(yùn)動(dòng)單元（MU）的波形和發(fā)放信息，需完成復(fù)雜的疊加波形分解過程。首先，基于小波濾波和小波閾值估計(jì)技術(shù)去除EMC信號(hào)中的噪聲；接著，利用幅度一斜率雙閾值法檢測(cè)出MUAP波形；然后，采用分類功能強(qiáng)的模糊K均值聚類技術(shù)對(duì)波形進(jìn)行聚類，再利用最近鄰法將未分配波形分類；最后，采用基于偽相關(guān)相似性度量的剝落法，進(jìn)行疊加電位波形分解，實(shí)現(xiàn)肌電信號(hào)的完全分解，獲取完整的MUAP波形和發(fā)放模式。利用對(duì)來自正常人的真實(shí)EMG信號(hào)和模擬EMC信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)平均正確率可達(dá)87%以上。
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