【摘 要】
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为提高表面肌电信号分解的正确率以及完整性，提出一种表面肌电信号的自动分解算法。考虑到其较低的信噪比，先是采用小波降噪法对信号进行降噪处理，并计算信号的非线性能量算子以
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为提高表面肌电信号分解的正确率以及完整性，提出一种表面肌电信号的自动分解算法。考虑到其较低的信噪比，先是采用小波降噪法对信号进行降噪处理，并计算信号的非线性能量算子以加强信号波峰值。之后采用低频小波系数和高频小波系数相结合的特征值来表征运动单元动作电位，最后使用小波神经网络完成对活动段的分类。同时，为了实现表面肌电信号的分解完整性，采用递归模版算法对所提取的叠加波形加以分解。实验结果表明，该分解算法能够成功地提取到中低收缩水平下表面肌电信号中的运动单元动作电位的发放信息，同时也能够有效地对叠加波形进行分解
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