【摘 要】
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针对表面肌电信号的非平稳特性,采用自回归(auto regression,AR)模型对表面肌电信号进行分析,对短时间内的表面肌电信号的肌肉疲劳迅速做出判定。首先对表面肌电信号进行经验
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北大学电子信息工程学院附属医院康复医学科
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473112)和河北省教育厅基金(QN2014101,F2015201112)资助
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针对表面肌电信号的非平稳特性,采用自回归(auto regression,AR)模型对表面肌电信号进行分析,对短时间内的表面肌电信号的肌肉疲劳迅速做出判定。首先对表面肌电信号进行经验模态分解,得到本征模态函数和趋势项,然后对趋势项进行零化处理,再对本征模态函数分量进行重构处理,重构后的信号可视为均值为零的平稳信号,最后将去势化的信号建立自回归模型,采用基于该模型的第一个时变参数(first time-varying parameter of auto regression modle,ARC1)作为检测肌
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