一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710098270.4
IPC分类号：A61B5/0488;A61B5/00
申请日期：
2017-02-22
申请人：
广东工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法
申请号	CN201710098270.4	申请日期	2017-02-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-08-18	公开/公告号	CN107049310A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B5/0488 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B5/00 用于诊断目的的测量（放射诊断入A61B6/00；超声波、声波或次声波诊断入A61B8/00）；人的辨识 A61B5/04 测量人体或人体各部分的生物电信号 A61B5/0488 肌电图术〔5〕	IPC分类号	A;6;1;B;5;/;0;4;8;8;;;A;6;1;B;5;/;0;0查看分类表>
申请人	广东工业大学	申请人地址	广东省广州市大学城外环西路100号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东工业大学	当前权利人	广东工业大学
发明人	刘宇巍;凌永权;李亚
代理机构	广州三环专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于经验模态分解的对肌电图的预处理方法，包括步骤(1)选用不同截止频率的线性相位有限长脉冲响应滤波器对肌电图信号分别进行滤波；(2)对每一个经过滤波后的信号进行EMD分解，得到每一个信号对应的IMF；(3)将得到的所有IMF的熵和极值作为特征参数用于肌电图分析。本发明提出了一种改良的基于经验模态分解对肌电图的预处理方法，选用的滤波器的多少和截止频率的不同决定了特征参数的数量和种类，故而达到灵活的目的。特征参数越多，可获得的肌电图的信息越多。在后续使用中，可由此建立肌动图特征参数和需要检测神经或肌肉或者其他功能的联系，对医疗诊断、日常体测等提供极大的参考作用。

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