顾明亮， 刘 俊

(上海电机学院 a.电气学院,b.机械学院， 上海 201306)

表面肌电信号的小波消噪改进算法

顾明亮a， 刘 俊b

(上海电机学院 a.电气学院,b.机械学院， 上海 201306)

表面肌电信号是非平稳的随机信号，通过Mallet算法对其进行多分辨率分解分析，发现信号和噪声的小波变换系数具有相反的特性。研究了一种改进的自适应小波阈值算法，引入一个变量参数，将传统的统一阈值函数变为一种新的分层阈值函数；使阈值选择函数能够在闭区间上最大程度地保留有用信息。实验结果表明，该方法兼顾了软、硬阈值算法的优点，在表面肌电信号的视觉效果、信噪比和均方误差方面都有较好的效果。

小波变换； 表面肌电信号； 阈值

表面肌电信号(Surface Electromyography Signal, SEMG)是骨骼肌的神经元产生兴奋时，通过张贴在肌肉组织表面的传感器对信号进行引导、放大后所获得的生物电信号，在运动科学、康复工程、遥操作等领域有着广泛的应用[1-4]。SEMG本质上是由多个肌肉组织在时间和空间上产生的综合时间序列，其信号特点如下[5]：幅值范围仅在2～5 mV之间，远远低于噪声水平；有用的信号频率集中在10～500 Hz；容易受到噪声干扰，如电子器件固有噪声、运动伪迹、仪器偏置和其他生物电信号等。对于假手，采用人体前臂的SEMG来控制更加符合人类的习惯、减少排斥心理，因此，有效去除SEMG的噪声显得至关重要。

传统的消噪方法有谱相减法和卡尔曼滤波法[6]，对具有非平稳和非线性特征的SEMG的消噪效果较差。小波变换作为时频分析的新方法，从时域和频域两个方面对信号进行多层分解。……