62、中风运动恢复评估与脑机接口性能的研究进展

中风运动恢复评估与脑机接口性能的研究进展

1. 中风运动恢复评估的异质表面肌电传感系统

中风是全球常见的健康问题,对患者生活质量产生严重负面影响。中风后的运动障碍通常影响身体一侧,康复重点在于恢复受影响的神经肌肉功能和实现自主身体控制。

目前临床常用医疗量表方法评估中风患者运动功能,如Brunnstrom方法、Fugl - Meyer(FM)评估量表、运动评估量表(MAS)和Wolf运动功能测试(WMF)等。其中,FM评估是目前公认且应用最广泛的临床评估方法,但这些方法依赖医生主观评分,难以反映细微功能变化。

现有的商业表面肌电(sEMG)系统可分为原始sEMG采集系统和高密度sEMG采集系统。人体前臂肌肉密集且小,大臂和下肢肌肉大且相对稀疏,现有系统无法全面采集不同部位肌肉信息,给中风恢复效果的定量评估带来障碍。

为此,研究提出了一种用于中风运动恢复评估的异质sEMG传感系统。该系统有136个sEMG节点,其中128个节点聚集用于高密度sEMG数据采集,另外8个稀疏排列用于块状运动的sEMG数据采集。

1.1 异质sEMG传感集成解决方案

异质sEMG传感系统的整体架构由六部分组成:高密度sEMG采集模块、原始sEMG采集模块、微控制器单元、电源模块、以太网模块和图形用户界面。每八个高密度sEMG采集模块以菊花链方式连接,两种采集模块通过SPI与微控制器通信。采集的模拟信号经过放大、滤波和数字化处理后,发送到微控制器单元进一步处理,再通过以太网传输到图形用户界面。
- 原始sEMG采集模块 :原始sEMG信号伴有多种噪声,如生理噪声、环境噪声、皮肤 - 电极界面的电化

能质量扰动】基于ML和DWT的能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:气工程、自动化、力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能网中的能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高能质量扰动分类的准确性效率,为后续的能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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