多通道表面肌电信号降噪与去混迭研究.pdfVIP

第27卷 第3期 传 感 技 术 学 报 Vo1．27 No．3 2014年 3月 CHINESEJOURNALOFSENSORSAND ACTUATORS Mar．2014 A StudyofMulti-ChannelsEMG De-NoisingandAliasingRemoval X／Xugang，ZUOJing，ZHANGQizhong，LUO (1mell~emControlandRoboticsInstitute，HangzhouDianziUniversity，Hangzhna310018，China) Abstract：Thereisanaliasingbetweenthemulti—channelsofSurfaceElectromyographys(sEMG)whentheyarecollected byadataacquisitiondevice．ThesEMGwillinevitablybeaffectedbynoiseduetotheinfluenceofacquisitionequipment andtheenvironment．InordertoobtainunmixedsEMG，anew methodisproposed．Themethodthatcombinedbysecond generationwavelettransform andindependentcomponentanalysis(ICA)：makesuseofsecondgenerationwavelet transfomr toreducenoiseinthesEMG，then，takesaICA signalseparationonsEMG bytheimprovedFastICA algorithm． Finally，thepaperintroducescorrelationcoefficienttoverifyna ti—aliasingeffect．Th eexperimentalresultsindicatethatthis methodisaneffectivewaytode—noiseandseparatethemutualmixedsEMG． Keywords：surfaceelectromyography(sEMG)；independentcomponentanalysis(ICA)；secondgenerationwavelet transfomr ；FastICA algorithm；cross—correlationcoefficient EEACC：7230 doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2014．03．003 多通道表面肌电信号降噪与去混迭研究术 席旭刚，左 静，张启忠，罗志增 (杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所，杭州310018) 摘 要：通过数据采集装置同时采集多路表面肌电信号(sEMG)时，信号之间往往存在相互混迭的现象。为了得到有效的sEMG，提 了一种基于二代小波变换和独立分量分析(IcA)相结合的降噪与去混迭方法。先利用二代小波变换对 sEMG降噪再利用改进的 FastICA算法对降噪后的信号进行ICA分离，最后通过互相关系数验证去混迭效果。实验结果表明，所提方法能够有效降低噪声并去 除相邻通道问产生的混迭。 关键词：表面肌电信号；独立分量分析；二代小波变换；FastICA算法；互相关系数 中图分类号：TP24 文献标识码：A 文章编号：1004-1699(0214)03-0293-06 表面肌电信号(sEMG，SurfaceElectromyography)是 邻通道之问存在耦合串扰等因素，使得多通道肌电信 一 种在皮肤表面募集到的，伴随着肢体运动导致肌肉 号采集到的信号存在相邻肌 电信号的混迭成分 。 收缩而产生的生物电信号¨。sEMG包含了丰富的肌 为了得到纯粹的肌 电信号，进行进一步研究分析，我 肉运动的信息，它能够反映肢体的运动模式。目前， 们需要一种有效的方法对肌电信号进行去混迭处理。 sEMG已经被广泛