表面肌电信号特征提取方法研究发展趋势  

Research and Development Trend of Feature Extraction Methods of Surface Electromyogrphic Signals

作　　者：刘建[1] 邹任玲[1] 张东衡[2] 徐秀林[1] 胡秀枋[1] 

机构地区：[1]上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093 [2]上海健康医学院,上海200093

出　　处：《生物医学工程学进展》2015年第3期164-168,共5页Progress in Biomedical Engineering

基　　金：上海市科学技术委员会科研计划项目(14441905100)

摘　　要：表面肌电信号(Surface Electromyographic,s EMG)监测广泛运用于临床诊断、康复医学,它的特征信号提取是进行临床诊断的主要依据。文章在常规的时域分析、频域分析特征提取方法的基础上,对最近的研究热点内容包括时频分析方法、参数模型分析方法和非线性特征分析方法等方面进行了综述和探讨,并对表面肌电信号特征提取方法在相关领域的未来研究方向和发展趋势进行分析和展望。The surface electromyographic（ s EMG） monitoring is widely used in clinical diagnosis and rehabilitation medicine. Its feature extractions are the main foundation of clinical diagnoses. Based on the conventional feature extraction methods of time- domain and frequency- domain,this paper focuses on summarizing and discussing the recent research hot spots,including methods of time- frequency,parameter mode and nonlinear features. Besides,this paper analyze and prospect the future research direction and development trend of the feature extraction methods of s EMG in the related fields.

关 键 词：表面肌电信号 特征提取 时频分析 参数模型 非线性分析 

分 类 号：R318.0[医药卫生—生物医学工程] TN911.7[医药卫生—基础医学]