优化过滤技术提高上肢假肢控制肌动电流图信号质量
肌电的模式识别(PR)的策略已经被应用于上肢假肢的控制。然而,transhumeral截肢者往往缺乏必要的残留肌肉产生高质量的肌电图(EMG)信号,直观地控制假肢设备至关重要。
陈教授领导的研究小组Shixiong和协会。Oluwarotimi威廉姆斯教授塞缪尔从深圳先进技术研究院(中国科学院SIAT)提出了一种优化技术基于维纳滤波器提高高密度表面EMG信号。
这种技术可以实现精确的运动意图解码上的上下文中肢体假肢的控制。该研究发表在生物医学信号处理和控制1月18日。
研究人员探索不同的过滤技术的能力(包括Hampel维中值滤波和维纳滤波器提出了)去噪transhusmeral截肢者的EMG信号来产生足够的PR-based控制假肢设备。
他们还比较了表演的过滤技术通过使用肌电的信号来自transhumeral截肢者。实验结果与统计测试表明,该维纳滤波器最佳EMG信号质量,从而导致持续最高解码性能截肢者的肢体运动意图。
更多信息:Yazan阿里红柳桉树et al,高密度表面EMG信号质量增强通过优化过滤技术对截肢者的运动意图描述对直观的接口控制,生物医学信号处理和控制(2022)。DOI: 10.1016 / j.bspc.2022.103497
所提供的中国科学院
引用:优化滤波技术提高上肢假肢控制肌动电流图信号质量(2022年1月28日)2023年7月14日从//www.puressens.com/news/2022-01-optimized-filtering-technique-electromyogram-quality.html检索
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