[發明專利]基于時變Copula互信息的肌間耦合分析方法在審
| 申請號： | 202011278635.X | 申請日： | 2021-02-08 |
| 公開（公告）號： | CN112509689A | 公開（公告）日： | 2021-03-16 |
| 發明（設計）人： | 佘青山;王洪安;馬玉良;高云園 | 申請（專利權）人： | 杭州電子科技大學 |
| 主分類號： | G16H50/20 | 分類號： | G16H50/20;G16H20/30;G06F17/18;G06F17/17 |
| 代理公司： | 浙江千克知識產權代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 copula 互信 耦合 分析 方法 | ||
1.基于時變Copula互信息的肌間耦合分析方法，其特征在于：該方法包括以下主要步驟：
步驟(1)，表面肌電信號的同步采集以及預處理；
具體為：在表面肌電設備的監控下，同步采集腕屈和腕展運動過程中上肢肱二頭肌和肱三頭肌上的2通道sEMG信號；
利用切比雪夫Ⅱ型帶通濾波器將上述sEMG信號劃分到不同特征頻段上：theta(4～8Hz)、alpha(8～15Hz)、beta(15～30Hz)、低gamma(30～45Hz)和高gamma(45～60Hz)；
步驟(2)，經驗分布函數估計邊際分布；
假設各頻段上的2通道sEMG信號和是來自連續分布函數ui和vi的同分布樣本，N為時間序列的長度，i＝1,2,...,5表示5個特征頻段，那么ui和vi的經驗分布函數估計為
其中，I為示性函數；
步驟(3)，典型極大似然估計時變Copula函數參數；
所述的時變Copula函數參數采用時變Normal Copula函數和時變SJC Copula函數；
步驟(4)，模型擬合優度檢驗；
采用Akaike信息準則衡量擬合優度，所述的擬合優度為構建的時變Copula模型對肌間耦合關系的擬合優度；
步驟(5)，計算時變Copula互信息；
根據互信息與Copula熵的等價關系，時變Copula互信息MI定義為
其中u,v為邊際分布函數，為時變Copula熵；
步驟(6)，肌間耦合分析
根據Akaike信息準則的最小原則，從兩種時變Copula函數中挑選出擬合效果最佳的時變Copula函數，采用步驟(5)計算得到的時變Copula互信息度量不同腕部動作、不同特征功能頻段上的肌間線性和非線性耦合強度，時變Copula互信息值越大，肌間耦合強度越高。
2.根據權利要求1所述的基于時變Copula互信息的肌間耦合分析方法，其特征在于：時變Copula熵計算如下
其中，E[·]表示求期望，ctime-varying為時變Copula密度函數，為邊際分布函數的估計，為時變Copula函數參數的估計。
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