一种面神经肌电信号的特征提取方法

本发明涉及电信号数据处理，具体涉及一种面神经肌电信号的特征提取方法。

背景技术：

1、肌电信号（emg）是众多肌纤维中运动单元动作电位（muap）在时间和空间上的叠加；面肌电信号（semg）是浅层肌肉emg和神经干上电活动在皮肤面的综合效应，能在一定程度上反映神经肌肉的活动。

2、现有的面神经肌电信号的特征提取方案在实施过程中，存在没有在前期对采集预处理后的面神经肌电信号进行有效性分析，判断肌电信号是否有效，导致无效肌电信号的处理影响了整体的手势识别效果，同时，也没有对手势类型分析的过程中实施有效性分析，导致根据相似概率分析获取对应手势动作类型的准确性不佳的缺陷。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种面神经肌电信号的特征提取方法，用于解决现有方案中没有在面神经肌电信号特征提取的不同时期实施不同目的的有效性核验，导致面神经肌电信号的特征提取以及后续处理分析的整体效果不佳的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种面神经肌电信号的特征提取方法，包括：

4、通过semg电极采集目标的面神经肌电信号，对面神经肌电信号进行预处理，得到处理信号；预处理包括高通滤波、高倍放大和低通滤波；对处理信号实施有效性审核，并将审核通过的处理信号关联有效标签；

5、根据有效标签统计当前处理信号之前的多通道semg信号的长度，根据该长度获取处理信号在当前采样点之前的面肌电信号的平均能量，以及，将监测集中的若干处理信号对应的平均能量进行整合获取监测集对应的总平均能量；

6、将处理信号的平均能量与预构建的标准模板进行匹配和核验获取对应的选中动作类型，并将选中动作类型对应的动作标记为匹配动作；

7、对匹配动作的振荡情况进行稳定性评估，并根据评估结果对对应动作的振荡进行动态提示。

8、优选地，对处理信号实施有效性审核的步骤包括：

9、将处理信号频率的数值与预构建的标准频率范围进行匹配，若处理信号频率属于标准频率范围，则判定对应肌电信号有效并生成有效标签；若处理信号频率不属于标准频率范围，则判定对应肌电信号无效并生成无效标签。

10、优选地，根据有效标签统计当前处理信号之前的多通道semg信号的长度，根据该长度获取处理信号在当前采样点之前的面肌电信号的平均能量，以及，将监测集中的若干处理信号对应的平均能量进行整合获取监测集对应的总平均能量e；其中，平均能量的能量计算公式为：

11、式中，为处理信号x在当前采样点之前长度为n的各个通道的平均能量，n为多通道semg信号的长度，为处理信号段中在第i通道的第n个信号采样点，i=1，2，3，4，5；n的取值范围为[0，n-1]；

12、总平均能量e的计算公式为：

13、式中，m为所有通道的总数。

14、优选地，预先训练若干样本动作并提取对应的能量特征并按提取的顺序排列组合建立标准模板；训练若干样本动作时，需要将样本动作反复做p次，p为正整数，并通过样本能量计算公式计算获取对应的样本平均能量，以及样本动作类型对应的样本总平均能量y(k)；样本能量计算公式为：

15、式中，为第k类动作的第i个通道的平均能量，n为模板信号的长度，为模板信号段中在第i个通道的第n个信号采样点；

16、样本总平均能量y(k)的计算公式为：

17、式中，m为所有通道的总数。

18、优选地，将监测集中的若干处理信号对应的平均能量依次与各个动作的标准模板对应的样本平均能量进行比对获取对应的相似概率；相似概率的计算公式为：

19、将若干相似概率降序排列，将排首位的相似概率标记为选中概率并实施有效性分析。

20、优选地，实施有效性分析时，若选中概率不小于标准概率，则判定选中概率有效并将对应的动作类型设定为选中动作类型，同时获取选中概率对应的方差并标记为；

21、若选中概率小于标准概率，则判定选中概率无效并将对应的处理信号标记为预训练信号，同时将预选信号存储存至预训练数据库中。

22、优选地，对匹配动作的振荡情况进行稳定性评估的步骤包括：

23、将处理信号对应的相似概率方差与总平均能量e和样本总平均能量y(k)进行联立整合，通过计算获取处理信号x对于第k类手势动作的稳定概率p(x|k)；稳定概率p(x|k)的计算公式为：

24、式中，c1、c2为常量系数且c1=c2≠0；

25、根据稳定概率对选中动作类型的振荡情况进行稳定性评估，得到包含开始标签和结束标签的手势识别结果。

26、优选地，根据稳定概率对选中动作类型的振荡情况进行稳定性评估时，将稳定概率分别与稳定开始阈值和稳定结束阈值进行匹配；稳定开始阈值大于稳定结束阈值；若稳定概率大于稳定开始阈值，则判定第k类动作开始并生成开始标签；若稳定概率小于稳定结束阈值，则判定第k类动作结束并生成结束标签。

27、相比于现有方案，本发明实现的有益效果：

28、本发明通过对处理信号实施有效性审核来对面神经肌电信号进行筛选，可以及时高效的获取不符合识别范围的面神经肌电信号并进行标记，可以消除不符合识别范围的面神经肌电信号在后续特征提取和识别处理时产生的影响，避免无效肌电信号的处理影响了整体的手势识别效果，可以有效提高肌电信号特征提取和处理的整体效率。

29、本发明通过预先构建的标准模板，以及预先计算获取的样本平均能量和样本总平均能量来为后续采集的处理信号的类型分析以及振荡稳定性分析提供不同维度的数据支持；通过将处理信号对应的平均能量与各个动作的标准模板对应的样本平均能量进行比对获取对应的相似概率，基于相似概率来获取处理信号对应的手势类型，可以高效快速的实现面肌电信号特征的处理和分析，同时对相似概率实施有效性分析可以提高面神经肌电信号特征提取分析的准确性，还可以为后续样本的优化更新提供可靠的数据支持。

技术特征：

1.一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，对处理信号实施有效性审核的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，根据有效标签统计当前处理信号之前的多通道semg信号的长度，根据该长度获取处理信号在当前采样点之前的面肌电信号的平均能量，以及，将监测集中的若干处理信号对应的平均能量进行整合获取监测集对应的总平均能量e；其中，平均能量的能量计算公式为：

4.根据权利要求3所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，预先训练若干样本动作并提取对应的能量特征并按提取的顺序排列组合建立标准模板；训练若干样本动作时，需要将样本动作反复做p次，p为正整数，并通过样本能量计算公式计算获取对应的样本平均能量，以及样本动作类型对应的样本总平均能量y(k)；样本能量计算公式为：

5.根据权利要求4所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，将监测集中的若干处理信号对应的平均能量依次与各个动作的标准模板对应的样本平均能量进行比对获取对应的相似概率；相似概率的计算公式为：

6.根据权利要求5所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，实施有效性分析时，若选中概率不小于标准概率，则判定选中概率有效并将对应的动作类型设定为选中动作类型，同时获取选中概率对应的方差并标记为；

7.根据权利要求1所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，对匹配动作的振荡情况进行稳定性评估的步骤包括：

8.根据权利要求7所述的一种面神经肌电信号的特征提取方法，其特征在于，根据稳定概率对选中动作类型的振荡情况进行稳定性评估时，将稳定概率分别与稳定开始阈值和稳定结束阈值进行匹配；稳定开始阈值大于稳定结束阈值；若稳定概率大于稳定开始阈值，则判定第k类动作开始并生成开始标签；若稳定概率小于稳定结束阈值，则判定第k类动作结束并生成结束标签。

技术总结
本发明公开了一种面神经肌电信号的特征提取方法，属于电信号数据处理技术领域；通过对处理信号实施有效性审核来对面神经肌电信号进行筛选，可以及时高效的获取不符合识别范围的面神经肌电信号并进行标记，可以消除不符合识别范围的面神经肌电信号在后续特征提取和识别处理时产生的影响；通过预先构建的标准模板，以及预先计算获取的样本平均能量和样本总平均能量来为后续采集的处理信号的类型分析以及振荡稳定性分析提供不同维度的数据支持；本发明用于解决现有方案中没有在面神经肌电信号特征提取的不同时期实施不同目的的有效性核验，导致面神经肌电信号的特征提取以及后续处理分析的整体效果不佳的技术问题。

技术研发人员：田倩倩,李洁
受保护的技术使用者：潍坊医学院附属医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11