[发明专利]一种功能性电刺激表面肌电信号的滤波方法

摘要

本发明公开了一种功能性电刺激表面肌电信号的滤波方法，属于利用电脉冲刺激帮助残疾人康复的器械技术领域，本发明构造滤波器的FES模板信号r(n)，通过遗传算法优化自适应匹配滤波的系数，最终输出滤波器关键参数，继而实现自适应滤波的同时，能够智能优化参数，使用整定后的滤波器，进行肌电滤噪处理，得到了比较纯净的肌电信息，从而为截瘫等瘫痪患者的功能性电刺激下肌肉的状态研究提供一定的指导和控制；该项发明可有效地提高FES下肌电滤噪效果，可为截瘫等瘫痪患者的功能性电刺激下肌肉的状态研究提供一定的指导和控制，并获得可观的社会效益和经济效益。

主权项

1.一种功能性电刺激表面肌电信号的滤波方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)通过无线肌电系统采集伸膝过程中功能性电刺激下目标肌肉的第一表面肌电信号，同时采集一组自主伸膝过程中目标肌肉的第二表面肌电信号S(n)；(2)通过所述第一表面肌电信号构建FES模板信号r(n)；(3)通过所述第二表面肌电信号S(n)，所述FES模板信号r(n)和滤波器权重获取噪声信号v(n)的估计值(4)通过所述噪声信号v(n)的估计值获取滤波器的估计误差e(n),对滤波器权重进行更新；(5)判断所述估计误差e(n)是否满足预设标准，如果是，停止迭代，执行步骤(7)；如果否，执行步骤(6)；(6)n →n+1，重复步骤(4)和步骤(5)，直至达到设定的迭代次数，执行步骤(7)；(7)对滤波器的收敛参数μ、阶数M和加权初值w_m(0)进行染色体编码，分别获取编码后收敛参数μ、阶数M和加权初值w_m(0)的初始值；(8)根据所述估计误差e(n),估计偏差的变化率和所述第二表面肌电信号S(n)构建最优指标J，通过所述最优指标J获取适度函数F；(9)通过遗传算法对所述编码后收敛参数μ、阶数M和加权初值w_m(0)的初始值进行寻优,输出多个适度函数F，通过所述多个适度函数F绘制适度函数曲线；(10)判断所述适度函数曲线是否平稳，如果是，执行步骤(11)；如果否，执行步骤(12)；(11)输出收敛参数μ、阶数M和加权初值w_m(0)的最终值，流程结束；(12)重新执行步骤(7)，直到达到迭代次数，流程结束。