1、肌電信號(hào)反應(yīng)了骨骼肌在不同狀態(tài)下的電位變化狀態(tài)，所產(chǎn)生的電位變化與肌肉本身的結(jié)構(gòu)、收縮時(shí)所發(fā)生的化學(xué)變化有著密切的關(guān)聯(lián)。通過(guò)對(duì)肌電信號(hào)的研究和檢測(cè)，可以判斷神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)機(jī)能及其形態(tài)學(xué)的變化。肌電信號(hào)的分解就是將其中所包含的運(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)幼麟娢徊ㄐ?motorunitactionpotential，MUAP)提取出來(lái)，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行分析，可以獲取神經(jīng)肌肉系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)幼麟娢徊ㄐ蔚囊恍┗拘畔?。而表面肌電信?hào)(surface

2、electromyography,sEMG)由于其在檢測(cè)肌肉信號(hào)時(shí)的無(wú)創(chuàng)傷性以及便捷性，更容易被接受，因此相關(guān)的研究也得到了研究人員的廣泛關(guān)注。本文重點(diǎn)對(duì)sEMG信號(hào)分解的工作做了詳細(xì)的研究，主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行分析。
　　首先，對(duì)sEMG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。由于sEMG信號(hào)非常弱，在采集的過(guò)程中會(huì)受到各種噪聲的干擾。傳統(tǒng)的消噪方法采用的是常規(guī)濾波器，消噪效果不是十分有效，而且容易剔除掉信號(hào)中的一些有用信息。為得到信噪比更高的sEM

3、G信號(hào)，本文采用小波降噪法來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行出來(lái)。同時(shí)，為了后續(xù)的活動(dòng)段的提取，本研究通過(guò)數(shù)學(xué)算子來(lái)突出sEMG信號(hào)的波峰值。
　　其次，提取MUAP波形模板。sEMG信號(hào)的分解就是通過(guò)信號(hào)的求逆來(lái)得到組成sEMG信號(hào)的MUAP波形。首先，提取活動(dòng)段，并對(duì)活動(dòng)段中的疊加波形進(jìn)行確定。之后，則是計(jì)算非疊加波形的小波系數(shù)特征向量來(lái)表征非疊加波形。最后通過(guò)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所提取到的非疊加波形進(jìn)行聚類，并通過(guò)計(jì)算所提取到的MUAP波形間的概率，將