[發(fā)明專(zhuān)利]基于多尺度Copula互信息的肌間耦合網(wǎng)絡(luò)分析方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011278653.8
• 申請(qǐng)日: 2020-11-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112232301A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 佘青山;吳亞婷;席旭剛;馬玉良
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 浙江千克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

1.基于多尺度Copula互信息的肌間耦合網(wǎng)絡(luò)分析方法，其特征在于：該方法包括以下主要步驟：

步驟(1)，多通道表面肌電信號(hào)的同步采集與預(yù)處理；

步驟(2)，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元變分模態(tài)分解；

通過(guò)多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解獲得IMF模態(tài)數(shù)目作為參考，結(jié)合中心頻率觀察法，確定MVMD的預(yù)設(shè)模態(tài)數(shù)目；

所述的多元變分模態(tài)分解從包含c個(gè)輸入通道肌電數(shù)據(jù)x_c(t)中提取預(yù)定義的k個(gè)尺度分量u_k(t)，滿(mǎn)足i)提取分量的帶寬之和最小；ii)各IMF分量之和等于輸入信號(hào)；

步驟(3)，肌間耦合網(wǎng)絡(luò)的搭建；

具體為：在肌間耦合網(wǎng)絡(luò)中，選取肌肉通道作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；對(duì)于網(wǎng)絡(luò)連邊的建立，選用Copula互信息度量節(jié)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)性，得到鄰接矩陣A；

互信息與Copula熵存在以下關(guān)系：

MI(X,Y)＝-H_c(F_X(x),F_Y(y))

其中，F(xiàn)_X(x)和F_Y(y)分別為變量X和Y的累積分布函數(shù)，H_c(F_X(x),F_Y(y))為變量X和Y的Copula熵，由上式得到的互信息稱(chēng)為Copula互信息，估計(jì)它的關(guān)鍵在于Copula函數(shù)的選擇；

采用非參數(shù)核密度估計(jì)法估計(jì)各模態(tài)分量的邊際分布，根據(jù)最大似然函數(shù)原則，從Gaussian Copula、t Copula、Clayton Copula、Frank Copula和Gumbel Copula中選擇最佳的Copula函數(shù)去估計(jì)兩兩通道之間的Copula互信息，以此作為肌間耦合網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值；

步驟(4)，計(jì)算肌間耦合網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

選用了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度、聚類(lèi)系數(shù)和特征路徑長(zhǎng)度3種網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從網(wǎng)絡(luò)角度和節(jié)點(diǎn)角度分析肌間耦合特性；

步驟(5)，采用步驟(3)建立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和步驟(4)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行不同尺度上的肌間耦合特征的分析。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度Copula互信息的肌間耦合網(wǎng)絡(luò)分析方法，其特征在于：在步驟(3)中考慮到肌間耦合網(wǎng)絡(luò)的代數(shù)連通性，為避免孤立節(jié)點(diǎn)的存在，運(yùn)用圖論中拉普拉斯矩陣的第二小特征值λ_min準(zhǔn)則，取max(A)的10％～90％遞增值作為閾值，計(jì)算對(duì)應(yīng)的拉普拉斯矩陣的第二小特征值λ_min，取λ_min為零時(shí)的前一個(gè)閾值作為網(wǎng)絡(luò)的最佳閾值TH；如果MI_ij≥TH，則A_ij＝MI_ij，反之，A_ij＝0，i、j表示通道索引。