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【中文期刊】 Wenhao Wu Li Jiang 等 《仿生工程学报（英文版）》 2023年20卷6期 2646-2660页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Neural interfaces based on surface Electromyography(EMG)decomposition have been widely used in upper limb prosthetic sys...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 罗辰甲 陈乃建 等 《山东工业技术》 2025年2期 35-45页
【摘要】 表面肌电信号作为一种手势识别的依据,基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别被广泛应用于人机交互控制.针对sEMG信号的非线性、非平稳性和多通道信号处理复杂,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化多元变分模态分解(MVMD)和深度森林相...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 席旭刚 王成浩 等 《电子学报》 2024年52卷8期 2607-2617页
【摘要】 基于表面肌电信号分解还原了肌电信号最原始的组成成分,通过分解后肌电信号段的特征研究神经肌肉系统中脑肌电信息传递规律,可以从生物电信息传递机理探索人体运动的本质.本文分别采集了 9名受试者最大抓握力量的 15％和 30％(15％MVC、30％...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王红旗 李林伟 等 《控制工程》 2015年22卷4期 649-653页
【摘要】 为提高智能轮椅人机接口中表面肌电信号的正确识别率和识别效率,研究了基于小波包多尺度分解的特征表示和模式识别方法.首先把采集的表面肌电信号进行小波包分解,然后用小波包系数构造特征基向量.然后,根据小波包系数与表面肌电信号能量之间的内在联系重构...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王红旗 李林伟 等 《计算机工程与应用》 2015年9期 217-220,247页
【摘要】 为提高智能轮椅人机接口中表面肌电信号的正确识别率和识别效率，主要研究了基于小波包多尺度分解的特征表示及识别。把采集的表面肌电信号在指定尺度及核函数的同一组正交小波包基下进行分解，用小波包多尺度分解的系数构造表面肌电信号的特征基向量。考虑到多...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2019年16卷3期 455-467页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Grasping force estimation using surface Electromyography (sEMG) has been actively investigated as it can increase the ma...
【关键词】 surface Electromyography (sEMG)；grasping force；force estimation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 何金保 骆再飞 等 《航天医学与医学工程》 2015年28卷5期 313-318页MEDLINEISTICCA
【摘要】 目的 从肌肉运动单元角度探索肌肉力与表面肌电信号(surface electromyoram,sEMG)的规律.方法 首先利用梯度卷积核补偿算法(gradient convolution kernel compensation,GCKC)对...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 万泽明 方强 等 《航天医学与医学工程》 2014年27卷2期 101-106页MEDLINEISTICCA
【摘要】 目的 分解单通道表面肌电信号(surface electromyography,sEMG),获得组成肌电信号的运动单元动作电位(motor unit action potential,MUAP)的波形及发放频率.方法 首先对单通道的sEMG...
【关键词】 表面肌电信号分解；单通道；Gap Statistic；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《中国生物医学工程学报（英文版）》 2012年21卷1期 1-11页CA
【摘要】 In this paper,we establish a surface electromyography(sEMG) signal model and study the signal decomposition method from ...
【关键词】 sEMG simulation；recruitment and firing；motor unit action potential；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨基海 钟展辉 等 《中国科学技术大学学报》 2000年30卷1期 85-91页
【摘要】 肌电信号的分解是根据肌电信号形成的机理,还原出构成它的各个运动单位动作电位序列(MUAPT)的过程.本文首先采用匹配滤波的方法,对组成EMG信号的各个运动单位动作电位(MUAP)进行检测和提取.算法能自适应地更新匹配滤波器和标准MUAP模板...
- 概要：
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