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Principal components of recurrence quantification analysis of EMG

机译:肌电图复发定量分析的主要成分

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摘要

A nonlinear dynamical signal analysis technique, recurrence quantification analysis (RQA), was applied to surface electromyograms (EMG) recorded during a series of isometric contractions. None of the ten RQA features calculated adequately related the EMG to the force level so principal components analysis was applied to combine these features into a lower number of variables. Linear regression of the first principal component gave similar lines for each subject. However, the error was too great for these lines to be used in predicting force from the principal component.
机译:非线性动态信号分析技术(循环定量分析(RQA))应用于一系列等距收缩过程中记录的表面肌电图(EMG)。计算出的10个RQA特征中没有一个使EMG与力水平充分相关,因此应用主成分分析将这些特征组合为较少的变量。第一个主成分的线性回归为每个主题给出了相似的线条。但是,对于将这些线用于主要分量预测力而言,误差太大。

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