基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法技术

本发明专利技术公开了基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，包括以下步骤：通过环形的电极阵列，采集环形的电极阵列内部圆形区域内的若干个信号源发出的sEMG信号；通过ICA独立成分分析算法，将电极阵列采集到的sEMG信号分解为独立的分量信号源的信号；在环形的电极阵列内部圆形区域建立二维平面坐标系，并将圆形区域进行网格化处理，通过圆形区域的每个网格到电极阵列中电极的距离与独立的分量信号源的信号强度呈负相关关系，在圆形区域的网格中筛选出信号源所在网格。由于用户手臂的肌肉组织结构不会发生变化，信号源之间的相对位置也是固定的。的相对位置也是固定的。的相对位置也是固定的。

【技术实现步骤摘要】
基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法


[0001]本专利技术涉及信号源定位
，具体涉及基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法。

技术介绍

[0002]表面肌电信号（surface Electromyographic，sEMG）是通过附着在人体皮肤表面的电极记录下来的、能够反映神经肌肉系统相关活动信息的微弱电生理信号生物电信号。sEMG是肌肉收缩时，所有参与肌肉控制的运动单位产生的运动单位动作电位序列经过肌肉、皮下脂肪以及皮肤组织等的滤波，在体表电极处叠加形成的信号。通过记录和分析sEMG信号，可非侵入地感知、解析人体的肌肉群的活动情况。鉴于其在用于肌肉活动感知中的非侵入性、直观性、易采集和有效性，sEMG已经被广泛应用于神经生理学、临床医学、运动医学和康复医学等研究领域，也在手势捕捉、肌肉功能检测、手部康复、UI交互领域等应用场景中展现了较好的应用前景。
[0003]现有的多通道sEMG的信号源空间定位技术，可以从sEMG中分离出若干个信号源，但无法确定这些信号源的空间位置和分布情况，因此无法对该信号源所对应的肌肉组织进行空间定位，由于环形的电极阵列无法保证每次定位时，环形的电极阵列的位置完全一致，每次重新佩戴时，都会在绕手臂方向有一定量的空间旋转，因此环形的电极阵列的各个通道与信号源之间的空间对应关系都会发生改变；每次使用环形的电极阵列进行信号源空间定位，都需要反复校准，费时费力，影响用户体验，且效果不佳。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，解决以下技术问题：现有的多通道sEMG的信号源空间定位技术，环形的电极阵列的各个通道与信号源之间的空间对应关系易发生改变，每次进行信号源空间定位，都需要反复校准，费时费力，影响用户体验，且效果不佳。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，包括以下步骤：S1：通过环形的电极阵列，采集环形的电极阵列内部圆形区域内的若干个信号源发出的sEMG信号；S2：通过ICA独立成分分析算法，将电极阵列采集到的sEMG信号分解为独立的分量信号源的信号；S3：在环形的电极阵列内部圆形区域建立二维平面坐标系，并将圆形区域进行网格化处理，通过圆形区域的每个网格到电极阵列中电极的距离与独立的分量信号源的信号强度呈负相关关系，在圆形区域的网格中筛选出信号源所在网格。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤S1包括以下步骤：
将环形的电极阵列中的每个电极作为一个信号采集通道；通过信号采集通道，采集环形的电极阵列内部圆形区域内的若干个信号源发出的sEMG信号。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤S2，包括以下步骤：通过环形的电极阵列的每个信号采集通道采集若干个信号源发出的sEMG信号，存在n个位于不同位置的信号采集通道，信号源发出的信号都不服从正态分布，每个信号源发出了m个点的信号，获取每个信号采集通道采集到信号与信号源发出的信号之间的线性关系；根据每个信号采集通道采集到信号与信号源发出的信号之间的线性关系，采用ICA独立成分分析算法计算出通道信号分解的独立的分量信号源的信号。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤S2中，获取每个信号采集通道采集到信号与信号源发出的信号之间的线性关系，包括以下步骤：设存在n个位于不同位置的信号采集通道，信号源发出的信号都不服从正态分布，每个信号源发出了m个点的信号：其中，为每个信号源发出了m个点的信号，为待求的变量；从n个位于不同位置的信号采集通道，采集到了任一信号源发出的m个点的信号，采集到的m个点的信号为，表示为：其中，为的某种线性组合；存在混淆矩阵，使下式成立：
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公式（1）。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤S2中，采用ICA算法计算出通道信号分解的独立的分量信号源的信号，包括以下步骤：通过ICA独立成分分析算法求得的近似值；将代替公式（1）中的得到：
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公式（2）通过以下公式求独立的分量信号源的信号：
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公式（3）其中，为通道信号分解的独立的分量信号源的信号。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤S3中，在环形的电极阵列内部的圆形区域建立二维平面坐标系，将环形的电极阵列内部的圆形区域进行网格化处理，包括以下步骤：对环形的电极阵列内部的圆形区域建立二维平面坐标系；将圆形区域进行网格化处理，共生成N个网格；其中，第i个网格对应着唯一的坐标：；其中，i=1～N作为本专利技术进一步的方案：所述步骤S3中，通过圆形区域的每个网格到电极阵列
中电极的距离与独立的分量信号源的信号强度呈负相关关系，在圆形区域的网格中筛选出信号源所在网格，包括以下步骤：环形的电极阵列的每个电极位置对应的坐标为：；从第i个网格到第j个电极的距离的倒数为：对于第i个网格，将j=1～n的n个排列为一行向量，表示如下：
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中的第k行记为，k=1～n， 中的第j行记为,j=1～n；计算与之间的相关系数为：对于，将j=1～n的n个排列为一行向量，表示如下：计算与之间的相关系数为：对于中的第k个信号源，在所有N个网格的范围内寻找使得的值最大时，对应的i的值，则第k个信号源位于第i个网格。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述环形的电极阵列设置有16个位于不同位置的信号采集通道。
[0012]本专利技术的有益效果：本专利技术通过环形的电极阵列内部圆形区域建立二维平面坐标系，并将圆形区域进行网格化处理，通过圆形区域的每个网格到电极阵列中电极的距离与独立的分量信号源的信号强度呈负相关关系，在圆形区域的网格中筛选出信号源所在网格；有助于自动利用多通道EMG数据有效定位信号源的空间位置，从而将信号源位置与手环的各个通道之间建立一定的对应关系。由于信号源结构不会发生变化，信号源之间的相对位置也是固定的。因此用户可以无须参与任何校准流程，直接佩戴之后即可实现自动位置校准。
附图说明
[0013]下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。
[0014]图1是本专利技术环形的电极阵列的网格化示意图；图2是本专利技术网格中筛选出信号源所在网格的结构示意图；图3是本专利技术的环形的电极阵列采集信号强度示意图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]实施例一
[0017]请参阅图1
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3所示，本专利技术为基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，包括以下步骤：S1：通过环形的电极阵列，采集环形的电极阵列内部圆形区域内的若干个信号源发出的sEMG信号；S2：通过I本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过环形的电极阵列，采集环形的电极阵列内部圆形区域内的若干个信号源发出的sEMG信号；S2：通过ICA独立成分分析算法，将电极阵列采集到的sEMG信号分解为独立的分量信号源的信号；S3：在环形的电极阵列内部圆形区域建立二维平面坐标系，并将圆形区域进行网格化处理，通过圆形区域的每个网格到电极阵列中电极的距离与独立的分量信号源的信号强度呈负相关关系，在圆形区域的网格中筛选出信号源所在网格。2.根据权利要求1所述的基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：将环形的电极阵列中的每个电极作为一个信号采集通道；通过信号采集通道，采集环形的电极阵列内部圆形区域内的若干个信号源发出的sEMG信号。3.根据权利要求1所述的基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，其特征在于，所述步骤S2，包括以下步骤：通过环形的电极阵列的每个信号采集通道采集若干个信号源发出的sEMG信号，存在n个位于不同位置的信号采集通道，信号源发出的信号都不服从正态分布，每个信号源发出了m个点的信号，获取每个信号采集通道采集到信号与信号源发出的信号之间的线性关系；根据每个信号采集通道采集到信号与信号源发出的信号之间的线性关系，采用ICA独立成分分析算法计算出通道信号分解的独立的分量信号源的信号。4.根据权利要求3所述的基于独立成分分析的多通道sEMG的信号源空间定位方法，其特征在于，所述步骤S2中，获取每个信号采集通道采集到信号与信号源发出的信号之间的线性关系，包括以下步骤：设存在n个位于不同位置的信号采集通道，信号源发出的信号都不服从正态分布，每个信号源发出了m个点的信号：其中，为每个信号源发出了m个点的信号，为待求的变量；从n个位于不同位置的信号采集通道，采集到了任一信号源发出的m个点的信号，采集到的m个点的信号为，表示为：其中，为的某种线性组合；存在混淆矩阵，使下式成立：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李孟辉，王湾，
申请(专利权)人：苏州唯理创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：