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肌动信号文献资料
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基于肌动图与肌电图信号的假肢控制系统的研究
目的 验证使用肌动图(mechanomyography,MMG)和肌电图(electromyography,EMG)两种信号共同作为假肢控制信号时,是否能提高假肢控制系统分类的准确度.方法 本文采用信号融合方法,通过融合6通道的MMG信号与2通道的EMG信号,以及基于模式识别的线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法,研制了基于MMG和EMG信号的假肢控制系统.结果 该系统能对采集到的信号进行处理并得出动作分类结果,然后控制假肢完成相应动作.对6位测试者的腕屈、腕伸、张开、握拳4类动作以及静止状态进行假肢控制的动作分类准确度实验,准确度达94.6%,比单独用MMG信号的精度88.5%或EMG信号精度90.4%效果更好.结论 基于MMG与EMG信号的假肢控制系统可以更好地实现假肢控制动作的有效分类,未来可应用于上臂截肢的残疾人.
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等张收缩肱二头肌特性的多信号结合研究
表面肌电图(Surface Electromyography,SEMG)表征了骨骼肌的电生理特性;而肌动图(Mechanomyography,MMG)则是反映骨骼肌收缩时的肌纤维振动的力学特性.超声可以清晰的观测骨骼肌空间形态变化,我们把超声扫描骨骼肌得到的有关骨骼肌结构形态变化的信息定义为"声肌图(Sonomyography,SMG)".本文同步采集了肘关节屈伸引起的肱二头肌等张收缩时的超声图像、肘关节角度、SEMG和MMG信号,初步分析了不同信号之间的关系,多角度结合研究了骨骼肌的特性,表明了多信号结合研究骨骼肌特性是发展的趋势.
