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根据表面肌电(surfaceelectromyography,sEMG)信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解(empiricalmodedecom-position,EMD)方法获得的内在模态函数(intrinsicmodefunction,IMF)分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果表明,sEMG
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收稿日期: 2010唱03唱01; 修回日期: 2010唱04唱22 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(30870656) ;西南科技大学博士研究基金资助项
目(08zx0110)
作者简介:李强(1982唱) ,男,四川资阳人,博士,主要研究方向为信号检测与分析 ( liqiangsir@gmail.com) ;李博(1986唱) ,男,硕士研究生,主要
研究方向为信号检测与分析;杨基海(1946唱),男,教授,主要研究方向为生物医学信号处理、神经肌肉控制.
基 于 谱 插 值 与 经 验 模 态 分 解 的 表 面
肌 电 信 号 降 噪 处 理
倡
李 强
1
, 李 博
1
, 杨基海
2
(1.西南科技大学 信息工程学院, 四川 绵阳 621010; 2.中国科学技术大学 电子科学与技术系, 合肥 230027)
摘 要: 根据表面肌电(surface electromyography, sEMG) 信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。 采用
谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解( empirical mode decom唱
position, EMD)方法获得的内在模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量作小波软阈值分析,并将部分明显的
低频 IMF 干扰分量及冗余分量去除,然后对相应 IMF 分量进行重构便可得到降噪处理后的 sEMG 信号。 仿真和
真实信号的降噪实验结果表明,sEMG 信号质量能够得到有效提高,所采用方法具有较好的 sEMG 信号噪声抑制
效果。
关键词: 表面肌电信号; 降噪; 谱插值; 经验模态分解
中图分类号: TP391 文献标志码: A 文章编号: 1001唱3695(2010)09唱3326唱03
doi:10.3969 /j.issn.1001唱3695.2010.09.033
Noise reduction of surface electromyography signal using
spectrum interpolation and empirical mode decomposition
LI Qiang
1
, LI Bo
1
, YANG Ji唱hai
2
(1.School of Information Engineering, Southwest University of Science & Technology, Mianyang Sichuan 621010, China; 2.Dept.of Elec唱
tronic Science & Technology, University of Science & Technology of China, Hefei 230027, China)
Abstract: This paper introduced a combined method of spectrum interpolation and empirical mode decomposition (EMD) to
explore the noise reduction of surface electromyography (sEMG) signal.According to the spectrum interpolation, subtracted
the power line interference and could hold the useful information of sEMG signal at the power line frequency.Based on the
EMD algorithm, selected some proper intrinsic mode functions (IMFs) to be analyzed by the wavelet soft threshold, removed
the residual component and several noised IMFs dominated by low frequency, then, reconstructed the denoised sEMG signal by
the processed IMFs.Using the simulated and real sEMG signals, the experimental results show that the signal quality is im唱
proved.And the noise in the sEMG signal can be suppressed by the proposed method.
Key words: surface electromyography signal; noise reduction; spectrum interpolation; empirical mode decomposition
0 引言
表面肌电(surface electromyography, sEMG) 信号是在皮肤
表面获取的一种复杂微弱信号,可看做是运动单位激活时形成
的运动单位动作电位(motor unit action potential, MUAP) 序列
与各种噪声综合叠加的结果,其能够通过无创检测的方式获取
神经肌肉控制系统的相关信息。 影响 sEMG 信号的噪声因素
较多,肌肉 生 理 特 性、 检 测 设 备 以 及 空 间 环 境 等 都 会 使 得
sEMG 信号在检测过程中引入干扰噪声,并且工频成分也包含
在 sEMG 信号的频率分布范围内。 因此,为提高 sEMG 信号质
量和 MUAP 波形的分辨率,就需要尽可能地削弱 sEMG 信号中
的噪声分量
[1,2]
。
在 sEMG 信号降噪处理中,通过设置模拟滤波器等提高硬
件电路性能的方式能够改善所采集信号质量但并不能从根本
上消除噪声
[1,3,4]
,通过软件方法则可灵活地抑制信号噪声并
能有效地削弱工频干扰分量,数字滤波器、自适应滤波、小波变
换、独立分量分析及 Hampel 滤波等方法已得到应用。 其中,简
单的陷波器由于存在会去除 sEMG 信号中 50 Hz 有用信息的
原因而受到一定的限制
[5 ~8]
。 另外,为获得满意的工频干扰抑
制效果和较低的计算复杂度,可根据肌肉静息状态下的工频信
号参数估计,结合时间相关信息的工频干扰消除方法( time唱
correlated power line noise subtraction)将 sEMG 信号减去由估计
参数拟合的工频波形序列
[9]
,但是该方法不能实时跟踪工频
信号的参数变化情况;而谱插值法则可方便地在频域内实现
sEMG 信号的 50 Hz 及其谐波分量抑制
[4 ,10]
。
作为一种非线性与非平稳信号分析方法,经验模态分解
(empirical mode decomposition, EMD) 将原始信号分解为一系
列保留了局部特征信息的数据序列,即内在模态函数(intrinsic
mode function, IMF),再对这些序列处理后进行信号重构将有
效地削弱噪声信息
[11 ~14]
。 本文在利用谱插值法抑制 50 Hz 及
其谐波分量的基础上,结合 EMD 方法的多尺度分析优点,进一
第 27 卷第 9 期
2010 年 9 月
计 算 机 应 用 研 究
Application Research of Computers
Vol.27 No.9
Sep.2010
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