[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

本發明涉及基于復雜網絡的肌電信號采集位置選取方法，其特征在于包括如下步驟：采集肌電信號；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，構建復雜網絡模型；分析網絡特性，計算不同運動模式下的節點特性指標；確定肌電信號采集位置。本發明利用復雜網絡分析下肢表面肌電信號，可以深入地分析各肌肉在下肢運動過程中的協調配合關系，與以前選擇肌電信號幅值比較大的采集位置選取方法相比，可以確定與不同運動模式關系更緊密的肌群和電極放置位置，為肌電控制下肢康復輔具過程中的肌電選擇提供理論依據。

技術領域

本發明涉及肌電信號采集位置選取方法技術領域，具體涉及一種基于復雜網絡的肌電信號采集位置選取方法。

背景技術

肌電信號在激發肌肉活動時產生，是一種重要的運動生物力學信息，與人體的期望動作直接相關，尤其是表面肌電信號以其無創傷測量、易提取的優點，成為感知人體運動意圖的理想信息源，廣泛地應用于外骨骼助行機器人、假肢等下肢康復輔具控制。

在肌電控制下肢康復輔具過程中，肌電采集位置的選擇至關重要。但是，目前肌電電極放置位置并沒有成熟的理論依據和統一標準，通常是基于解剖學的已有知識，選擇肌電信號幅值比較大的肌肉位置，例如股直肌肌腹，實際上運動識別效果并不是最理想的。

為了得到更好的運動模式識別結果，應當選取對應不同運動模式，肌電具有顯著變化的、能更好地將各模式區分開的位置，而非單純的幅值越大越好。這就需要對運動相關所有肌肉的全面動態肌電信息進行綜合分析，分析不同模式肌肉功能結構的共異性，確定與不同運動模式關聯度大的肌群和電極放置位置，為運動模式識別提供可靠的基礎支持。

發明內容

本發明的目的就是針對現有技術的不足，提供一種基于復雜網絡的肌電信號采集位置選取方法，利用多通道、高密度電極采集運動相關肌肉的表面肌電信息，將復雜網絡理論運用到肌電信號分析中，構建人體下肢的表面肌電信號功能網絡，分析不同運動模式下的網絡拓撲結構，可以確定與不同運動模式關系更緊密的肌群和電極放置位置，為肌電控制下肢康復輔具過程中的肌電選擇提供理論依據。

為了實現上述目的，本發明采用如下的技術方案：

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：