肌电信号分析相关链接分享

2024-06-03 00:55:00

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一、肌肉激活度(Muscle Activation)
二、信号滤波或PCA
三、关于肌电信号的相关只是和实验手段介绍

一、肌肉激活度(Muscle Activation)

这是一个关于计算肌肉激活度(Muscle Activation)的博客，尽管我们可能无法重现该博文作者的算法，但该文章为初次接触使用肌电信号计算肌肉激活度的新手们一个初步了解的或得到启发的机会；点击此处跳转。

二、信号滤波或PCA

对于所得到的肌电信号，预处理过程在很多时候都是必不可少的，而预处理过程中通常涉及到的是信号滤波。对于不同形式(这里我认为“形式”一词指的是肌电信号，声音信号等，若用词又不规范，欢迎读者指出)的信号，或同一形式的不同种类(这里我认为“种类”一词指的是例如肌骨前肌肌电信号，腓肠肌肌电信号等，若用词又不规范，欢迎读者指出)的信号，其预处理的过程通常是不一样的，对于肌电信号(这种形式的信号)，通常需要的预处理过程有滤波、整流、平滑等过程。

1）EMG信号滤波分析（作者：素_履）：点击此处跳转

所列博文给出了肌电信号预处理的一个事例，对新手们可能是有启发的。对于应该是先整流还是先滤波，我也不是很清楚，但潜意识告诉我，在单纯使用编程对肌电信号进行预处理的时候应该先滤波；当然，通过查询我们也可以知道，在其他方面，例如硬件领域这两种做法都是有的，且设计的目的不相同(点击跳转)。

对于PCA方法，各路大神其实早已解释或运用得很好。以下列出两个博文链接方便新手们从数学推导方面了解该方法。

1）图文并茂的PCA教程（作者：hustqb）：点击此处跳转
2）PCA主成分分析去噪与降维（作者：Seyanh Qiang）：点击此处跳转

实际上，PCA方法也可以用来滤除信号的噪声。

三、关于肌电信号的相关只是和实验手段介绍

1）百度文库推荐一：点击此处跳转
主题：肌电信号的神经生理基础与应用
作者：戴晨赟，复旦大学

2）百度文库推荐二：点击此处跳转
主题：表面肌电图的应用
作者：崔乔义

3）百度文库推荐三：点击此处跳转
主题：表面肌电图的分析与应用研究

4）百度文库推荐四：点击此处跳转
主题：表面肌电图简介及在康复中的应用

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