[發明專利]基于復雜網絡的肌電信號采集位置選取方法

有效

• 申請號: 201610172001.3
• 申請日: 2016-03-23
• 公開（公告）號: CN105769186B
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發明（設計）人: 陳玲玲;李珊珊;張燕;張存
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: A61B5/0488
• 分類號: A61B5/0488;A61H3/00
• 代理公司: 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210
• 代理人: 李濟群;付長杰

1.一種基于復雜網絡的肌電信號采集位置選取方法，包括以下步驟：

步驟S1：采集肌電信號，

選取與運動相關的n個肌電信號采集點，采集M種運動模式的一個運動過程的肌電信號，

步驟S2：計算各肌電信號采集點連接關系，

對步驟S1采集到的肌電信號進行預處理，計算n個肌電信號采集點之間的連接關系，具體步驟如下：

步驟S21：選取肌電信號采集點a的EMG樣本數據,采用移動時間窗進行處理，將其分為w個時間窗格；

步驟S22：選取第g＝1種運動模式的肌電信號，進行預處理；

步驟S23：選擇肌電信號采集點a的EMG樣本數據的第t個時間窗格，t＝1,2,…,w，設第t個時間窗格內的h個EMG樣本數據為xat＝{xat(1)，xat(2)，…，xat(h)}，計算xat的時域特征值和頻域特征值，共l個特征值，分別為Yat(1)，…，Yat(l)，由特征值Yat(1)，…，Yat(l)組成第t個時間窗格的特征向量Tat：

Tat＝[Yat(1)，Yat(2)，…，Yat(l)] (11)

步驟S24：以步驟S23得到的第t個時間窗格的特征向量Tat為行向量，w個時間窗格的特征向量構建得到w×l的矩陣Ta：

Ta＝[Ta1，Ta2，…Taw]T (12)

步驟S25：對步驟S24得到的矩陣Ta進行歸一化處理，得到Ta'：

T′a＝[T′a1，T′a2，…，T′aw]T (13)

步驟S26：歸一化之后，各肌電信號采集點a對應的第p個特征值為Ta'(p)，所有肌電信號采集點第p個特征值的構成一個w×n的特征矩陣Mp，其中p＝1，2，…，l，共構成l個特征矩陣；

Mp＝[T′1(p)，T′2(p)，…，T′n(p)] (14)

步驟S27：根據式(15)計算特征矩陣Mp的任意兩列向量間的Pearson系數Cpij：

C p i j = Σ t = 1 w { [ M p i ( t ) - < M p i > ] * [ M p j ( t ) - < M p j > ] } Σ t = 1 w [ M p i ( t ) - < M p i > ] 2 * Σ t = 1 w [ M p j ( t ) - < M p j > ] 2 - - - ( 15 ) ]]>

其中，Cpij為任意兩個肌電信號采集點i和j間的第p個特征值的Pearson系數，Mpi和Mpj分別為第p個特征值的特征矩陣Mp的第i列和第j列，Mpi(t)和Mpj(t)分別為向量Mpi和向量Mpj的第t行元素，<Mpi>和<Mpj>分別為向量Mpi和向量Mpj的w個元素的平均值；

步驟S28：計算任意兩個肌電信號采集點i和j間的Pearson系數：

C i j = 1 l Σ p = 1 l C p i j - - - ( 16 ) ]]>

n個肌電信號采集點間的各Pearson系數構成一個n×n的對稱矩陣C，Cij為對稱矩陣C中的元素；

步驟S29：選取閾值TH，根據式(17)構造矩陣A：

其中，Aij為矩陣A中的元素，Aij＝1表示任意兩個肌電信號采集點i和j之間有連邊，Aij＝0表示任意兩個肌電信號采集點i和j之間無連邊；

步驟S210：選取第g＝g+1種運動模式的肌電信號，重復步驟S22～步驟S29，至此得到各肌電信號采集點連接關系；

步驟S3：構建復雜網絡模型，

其中各肌電信號采集點代表節點，步驟S2計算得到的各肌電信號采集點連接關系代表連邊，構建出復雜網絡模型；

步驟S4：分析網絡特性，

選取度中心性DCc、聚類系數CCc和網絡介數Bc三個復雜網絡節點特性指標來分析步驟S3構建的復雜網絡模型，計算不同運動模式下的節點特性指標；

步驟S5：確定肌電信號采集位置，

根據步驟S4計算得到的節點特性指標進行統計分析，確定與不同運動模式關系更緊密的肌電信號采集位置。