肌电信号分析：非线性动力学与敏捷过程度量

"这篇硕士学位论文来自华中科技大学，作者杨瑞，导师陈琦，专业是检测技术与自动化装置。论文主要研究肌电信号的采集、分析及其在康复评价中的应用，涉及非线性动力学分析法，包括关联维、李雅普诺夫指数、复杂度和人工神经网络等概念。" 肌电信号分析是生物医学领域的重要研究内容，特别是在临床诊断、康复工程和生物力学等领域。传统的分析方法如时域、频域和时频分析在肌电信号处理中有一定局限性，而针对肌电信号的非线性动力学分析法则更适应其非平稳的特性。 非线性动力学分析法主要包括以下几个方面： 1. **关联维**：关联维用于衡量状态空间中点与点之间的关联程度，它是评估系统复杂性的一个指标。高维数表示关联程度低，系统复杂度高。 2. **李雅普诺夫指数**：李雅普诺夫指数揭示了系统动态行为的稳定性。正值表示系统在某些方向上的发散，导致不可预测性；负值则表明系统在特定方向上是稳定的。 3. **复杂度**：复杂度的概念源于算法复杂度，通过对有限符号序列生成的最短计算机程序长度来衡量序列的复杂性。 4. **人工神经网络**：人工神经网络模拟生物神经元，通过权重系数连接非线性映射的神经元，形成自适应非线性动态系统。其自组织和容错能力使其在模式识别和系统识别中表现优越。 在肌电信号采集分析系统的设计中，硬件包括肌电电极、信号调理和数据采集卡，软件部分使用LabVIEW进行开发，实现了信号的实时采集、滤波、时频域分析、数据存储回放和波形打印等功能。 论文还利用肌电信号的时频域指标进行实验研究，例如用广义似然比检测法确定肌肉运动起始时刻，通过力-电关系实验观察负荷变化对肌电信号指标的影响，发现时域指标如积分肌电值和均方根值随负荷增加而线性增加，而频域指标如平均功率频率和中位频率呈现先升后降的趋势。疲劳和协调性实验则揭示了在肌肉疲劳过程中，平均功率频率和中位频率下降，同时肌肉协调性发生变化。 这篇论文深入探讨了肌电信号的非线性动力学分析方法，提供了肌电信号处理的新视角，并通过实验验证了这些方法在康复评价中的实际应用价值。