基于肌電模式識別 (PR) 的策略已應用于控制上肢假肢。然而，經(jīng)肱骨截肢者通常缺乏必要的殘余肌肉來產(chǎn)生高質(zhì)量的肌電圖 (EMG) 信號，而這些信號對于直觀地控制他們的假肢裝置是必不可少的。
由陳世雄教授和副教授領(lǐng)導的研究組。中國科學院深圳先進技術(shù)研究院(SIAT)的Oluwarotimi Williams Samuel教授提出了一種基于維納濾波器的優(yōu)化技術(shù)來增強高密度表面肌電信號。
該技術(shù)可以在上肢假肢控制的背景下實現(xiàn)精確的運動意圖解碼。該研究于 1 月 18 日發(fā)表在Biomedical Signal Processing and Control上。
研究人員探索了不同濾波技術(shù)(包括 Hampel、一維中值濾波器和提出的 Wiener 濾波器)在對經(jīng)肱截肢者的 EMG 信號進行去噪以產(chǎn)生足夠的基于 PR 的假肢裝置控制的能力。
他們還通過使用從經(jīng)肱截肢者獲得的肌電信號比較了過濾技術(shù)的性能。統(tǒng)計測試的實驗結(jié)果表明，所提出的 Wiener 濾波器可產(chǎn)生最佳的 EMG 信號質(zhì)量，從而為截肢者的肢體運動意圖帶來始終如一的最高解碼性能。
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