【摘 要】
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本文讨论了在EMG信号分解中使用基于知识库的信号处理方法。本研究的目的在于自动分解EMG信号,从强迫级到最大容积收缩(Maximum VolumtaryContraction—MVC)的20%一级记录这
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本文讨论了在EMG信号分解中使用基于知识库的信号处理方法。本研究的目的在于自动分解EMG信号,从强迫级到最大容积收缩(Maximum VolumtaryContraction—MVC)的20%一级记录这些信号,并将他们分解成运动肌单元动作电位(Motor Vnit Action Potential—MUAP),并为临床医生显示MUAP的形
This article discusses the use of knowledge base-based signal processing in EMG signal decomposition. The purpose of this study was to automatically decompose the EMG signal, record these signals from the forced level to the 20% level of the Maximum Volume Contraction (MVC), and decompose them into motor Vnit Action Potential (MUAP) , And shows the form of MUAP for the clinician
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