自排序熵在肌电信号特征提取中的应用

"基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法" 本文是关于生物信号处理领域的一篇研究论文，主要关注的是表面肌电信号(sEMG)的特征提取。表面肌电信号是由肌肉活动产生的电信号，常用于研究肌肉功能、诊断肌肉疾病以及在康复医学和生物反馈技术中用于肢体运动控制。该论文提出了一种新的特征提取方法，即基于自排序熵和自互信息的自排序熵指标。 自排序熵是一种衡量信号复杂性和非线性特征的工具，它能够捕捉到信号的动力学特性。在肌电信号分析中，由于信号的非平稳性和非线性，传统的线性特征提取方法可能无法充分揭示肌肉活动的内在信息。因此，采用自排序熵可以更准确地描述肌肉在不同运动状态下的变化，例如在上肢肘关节不同弯曲角度下的肌肉活动。 论文进行了实际的实验，收集了健康受试者在上肢肘关节不同弯曲角度下的sEMG信号。通过对这些信号计算自排序熵指标，然后使用支持向量机(SVM)进行动作识别。支持向量机是一种有效的分类算法，能处理非线性问题，适用于sEMG特征的分类。通过与传统的sEMG特征指标对比，作者们验证了自排序熵方法在动作识别中的有效性。 此外，文章还提到了参与该项目的研究人员及其背景，包括他们在动态参数估计、信号处理、生物电信号特征提取、模式识别、动态信号处理和并联机器人误差补偿等领域的研究方向。这表明研究团队具有多学科交叉的专业知识，能够从不同角度深入探讨sEMG特征提取的问题。 关键词涉及的方面包括：表面肌电信号(sEMG)的研究，自排序熵作为一种新的特征量化方法，特征提取技术的应用，以及支持向量机在分类任务中的作用。该研究对于理解肌肉活动、改进康复机器人技术以及生物反馈系统的性能具有重要意义。论文的中图法分类号表明它属于信息技术和自动化领域的研究。 这篇论文提出了一个创新的方法来处理和分析非线性、非平稳的肌电信号，通过自排序熵的计算，能够更有效地提取肌肉活动的特征，并且在实验中得到了支持向量机的验证，提高了动作识别的准确性。这对于生物医学工程、康复医学以及生物反馈控制等领域都具有重要的理论和应用价值。