【摘 要】
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本研究通过将表面肌电信号（sEMG）分解为运动单元动作电位序列（MUAPTs）,来研究神经-肌肉系统中运动单元（MU）的募集与发放模式.针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法
【机 构】
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重庆大学生物医学工程系,重庆市医疗电子工程技术研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划（2012BAI16B02）,国家自然科学基金（30970758）,重庆市自然科学基金（cstc2012jjA10103）
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本研究通过将表面肌电信号（sEMG）分解为运动单元动作电位序列（MUAPTs）,来研究神经-肌肉系统中运动单元（MU）的募集与发放模式.针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板;最后,采用“先大后小”的渐进识别方式,逐个对MUAP进行自动提取.在此基础上,还将该算法应用于8名受试者（3组/人）不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道（12通道）sEMG分解;单通道分解结果显示,高力量水平下sEMG中的主体M
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