基于AR参数模型的MATLAB表面肌电信号特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的表面肌电信号分析系统，通过自回归模型对多通道肌电信号进行建模，自动提取AR系数作为特征向量，并提供特征评估与可视化功能，适用于生物信号处理研究。

详 情 说 明

基于AR参数模型的表面肌电信号特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的表面肌电信号(sEMG)分析系统，通过自回归(AR)参数模型对原始肌电信号进行建模分析。系统能够自动处理多通道肌电信号数据，计算AR模型系数作为特征向量，并进行特征评估和可视化展示。该系统可应用于肌电信号模式识别、运动功能评估和康复医疗监测等领域。

功能特性

• 多通道信号处理：支持同时处理多个通道的肌电信号数据
• 自适应预处理：自动进行信号滤波、去噪和标准化处理
• AR模型参数估计：采用Burg算法或Yule-Walker方程进行模型参数估计
• 智能阶数选择：支持自动优化或手动指定AR模型阶数
• 特征评估分析：提供模型拟合优度评估指标（残差方差、AIC准则值）
• 可视化展示：生成系数分布图、频谱特性图等分析图表
• 标准化输出：输出格式统一的特征数据文件，便于后续分析使用

使用方法

1. 数据准备：将多通道表面肌电信号数据保存为.mat或.txt格式
2. 参数配置：设置采样频率、信号通道配置和AR模型阶数参数
3. 运行分析：执行主程序开始特征提取过程
4. 结果获取：查看生成的AR模型系数矩阵、评估指标和可视化图表
5. 数据导出：获取标准化后的特征向量数据文件(.mat格式)

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从原始信号输入到特征输出的完整功能链。具体包括信号数据的加载与验证、预处理流程的执行、AR模型参数的估计计算、特征向量的提取与优化、分析结果的可视化展示以及最终特征数据的标准化输出。该文件通过模块化设计将各个功能环节有机结合，确保系统能够高效稳定地完成肌电信号的特征提取任务。