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surface EMG signal文献资料
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基于学习矢量量化神经网络的表面肌电信号的模式分类研究
表面肌电信号(electromyogram,EMG)是一种复杂的表皮下肌肉电活动在时间和空间上综合的特征图,已被广泛地应用于肌肉运动、肌肉损伤诊断、康复医学及体育运动等方面的研究.通常,在非疲劳、慢变力及等张收缩的情况下所测取的多通道屈伸的肌电信号,既可为控制假肢运动提供一个安全、非侵入的控制方式,也可用于人类运动和生物机械的研究[1、2].随着检测技术、信号处理方法和计算机技术的发展,研究如何从表面肌电中识别出肢体的多种运动模式已经成为康复医学界研究的热点问题之一[3].