350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №7 за 2016 г.
Статья в номере:
Адаптивный алгоритм детектирования движения в сигнале электромиограммы в условиях нестационарного шума
Ключевые слова: поверхностная электромиограмма детектирование движений биоэлектрический протез
Авторы:
Антон Александрович Догадов - аспирант, кафедра «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ им. Н.Э. Бау-мана E-mail: anton.dogadov@myolimb.ru Артём Евгеньевич Маслов - студент, кафедра «Конструирование и технология электронных средств» (ИУ-4), МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: artem.maslov@myolimb.ru Валерия Сергеевна Пронина - магистрант, кафедра «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ имени Н.Э. Баумана E-mail: pronina.v.s@yandex.ru Николай Евгеньевич Рудный - магистрант, кафедра «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: nikolai.rudnyi@myolimb.ru Александр Викторович Кобелев - ассистент, кафедра «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: ak.mail.ru@gmail.com Сергей Игоревич Щукин - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Медико-технические информационные технологии» (БМТ-2), МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: schookin@mx.bmstu.ru
Аннотация:
Продемонстрировано, что точность применяемого двухпорогового алгоритма для детектирования сигнала электромиограммы на фоне шума уменьшается в условиях нестационарного шума. Для преодоления этой проблемы был предложен адаптивный алгоритм, использующий двухпороговый алгоритм за основу.
Страницы: 4-8
Список источников

 

  1. de Luca C.J. The use of surface electromyography in biomechanics // J. Appl. Biomech. 1997. V. 13. Р. 135-163.
  2. Hewson D.J., Hogrel J.Y., Langeron Y., Duchne J. Evolution in impedance at the electrode-skin interface of two types of surface EMG electrodes during long-term recordings // J. Electromyogr. Kinesiol. 2003. V. 13. № 3. Р. 273-279.
  3. Huigen E., Peper A., Grimbergen C.A. Investigation into the origin of the noise of surface electrodes // Medical & Biological Engineering & Computing. 2002. V. 40. Р. 332-338.
  4. Thexton A.J. A randomisation method for discriminating between signal and noise in recordings of rhythmic electromyographic activity // Journal of Neuroscience Methods. 1996. V. 66. Р. 93-98.
  5. Winter D.A. Pathologic gait diagnosis with computer-averaged electromyographic profiles // Arch. Phys. Med. Rehab. 1984. V. 65. Р. 393-398.
  6. Bonato P., D-Alessio T., Knaflitz M. A Statistical Method for the Measurement of Muscle Activation Intervals from Surface Myoelectric Signal During Gait // IEEE Transactions on biomedical engineering. 1998. V. 45. Р. 287-299.
  7. Xu L., Adler A. An improved method for muscle activation detection during gait // Electrical and Computer Engineering, 2004. Canadian Conference on. 2004. V. 1. Р. 357-360.
  8. Reaz M.B.I., Hussain M.S., Mohd-Yasin F. Techniques of EMG signal analysis: detection, processing, classification and applications // Biological Procedures Online. 2006. V. 8. Р. 11-35.