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论文说明:缩语表
声明
第一章绪论
1.1课题研究背景
1.1.1肌电图学及其研究进展
1.1.2肌电信号和运动单元动作电位
1.2.课题研究意义
1.2.1肌电信号分解定义
1.2.2肌电信号分解的意义
1.3肌电信号分解研究现状
1.3.1.EMG信号采集方法
1.3.2预处理:去除随机干扰和背景噪声
1.3.3信号分段方法-提取MUAP活动段及位置校准
1.3.4MUAP波形的特征提取方法
1.3.5MUAP识别分类(聚类)
1.3.6MUAP分类方法(有监督分类)
1.4本文研究内容简介
第二章信号预处理
2.1小波信号去噪技术
2.1.1多分辨率分析和小波分析理论的结合
2.1.2连续小波变换
2.1.3离散小波变换
2.1.4二进离散小波变换
2.1.5基于小波的多分辨率分析
2.1.6小波去噪方法
2.2独立成分分析(ICA)理论和算法
2.2.1 ICA模型
2.2.2 ICA估计原理
2.2.3 ICA预处理
2.2.4FastICA算法
2.3幅度单阈值滤波方法
2.4基于小波变换和ICA分解算法的信号去噪和MUAP提取
2.5信号去噪和MUAP提取的执行结果
2.5.1模拟肌电信号的去噪和MUAP提取过程
2.5.2真实肌电信号的去噪和MUAP提取过程
2.6数据预处理结果与讨论
2.7本章小结
第三章MUAP波形的特征提取与分类
3.1MUAP波形特征的选择与提取
3.1.1肌电信号的特征形成
3.1.2肌电信号的特征提取和选择
3.2用于肌电信号分解的MUAP聚类算法
3.2.1聚类的定义
3.2.2离散值向量之间的近邻测度
3.2.3聚类算法
3.3MUAP有监督分类算法
3.4基于模糊聚类技术的优化分类法
3.4.1模糊C-均值聚类算法
3.4.2初始划分
3.5本章小结
第四章模拟肌电信号、真实肌电信号的采集与手工分解
4.1肌电信号模型的建立
4.1.1信号模拟方法
4.1.2MUAP的表示方法
4.1.3MUAPT中MUAP波形变化的表示
4.1.4发放模式的合成
4.1.5附加的噪声成分
4.1.6合成EMG信号的完整模型
4.1.7模拟结果与讨论
4.2实验数据的采集
4.2.1实验设备
4.2.2EMG信号采集
4.3真实肌电信号的手工分解
4.3.1肌电信号手工分解方法
4.3.2肌电信号手工分解过程的例子
4.3.3真实肌电信号手工分解结果
4.4本章小结
第五章肌电信号分解的结果与定量检验
5.1结果检验方法介绍
5.2模拟肌电信号的分解结果
5.3真实肌电信号的分解结果
5.4结论
5.5本章小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表及完成论文情况