RMS算法

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RMS算法

详 情 说 明

RMS算法在肌电信号处理中的应用

表面肌电信号（sEMG）作为一种非侵入式的肌肉活动监测手段，其信号处理流程需要经过多个关键步骤。采集到的一维离散数字信号首先需要进行滤波处理，以消除工频干扰和高频噪声。滤波后的信号需要通过标准化处理来消除个体差异和采集条件的影响。

时域特征提取是肌电信号分析的核心环节。采用滑动窗口技术对标准化后的信号进行分段处理，每个窗口内的信号通过RMS（均方根）算法计算积分肌电值（iEMG）。RMS算法能够有效反映信号的能量特征，其计算过程是对窗口内所有采样点的平方值求平均后再开平方。

时间-积分肌电值曲线可以直观展示肌肉活动的时序特征，这种表示方法具有以下优势：1）平滑了原始信号的波动；2）突出了肌肉收缩的能量变化；3）便于后续模式识别算法的特征提取。在实际应用中，窗口长度的选择需要权衡时间分辨率和特征稳定性，通常根据具体应用场景在50-250ms范围内调整。