肌电信号处理带通滤波特征提取及预处理降噪

资 源 简 介

肌电信号处理带通滤波特征提取及预处理降噪

详 情 说 明

肌电信号（EMG）是记录肌肉电活动的重要生物电信号，广泛应用于康复医学、运动控制和假肢控制等领域。由于原始信号易受噪声干扰，其处理流程通常包含以下核心环节：

带通滤波 肌电信号的有效频带通常在20-500Hz之间。带通滤波可抑制低频运动伪影（如肢体移动）和高频噪声（如电源50/60Hz干扰）。典型设计采用4阶Butterworth滤波器，兼顾通带平滑性与阻带衰减性能。

信号降噪 工频干扰消除：通过陷波滤波器针对50/60Hz及其谐波成分进行滤除。 基线漂移处理：高通滤波或多项式拟合去除低频成分。 运动伪影抑制：结合小波变换或独立分量分析（ICA）分离噪声源。

特征提取 时域特征（如均方根RMS、过零率）、频域特征（如中值频率）及时频域特征（小波系数能量）是常见选择。特征维度需兼顾计算效率与分类需求，常通过主成分分析（PCA）进一步压缩。

预处理优化 自适应滤波（如LMS算法）可动态跟踪噪声变化，而现代深度学习方法（如自编码器）能端到端联合降噪与特征提取，但需权衡实时性与硬件成本。

该流程的合理设计直接决定后续模式识别或控制的准确性，需根据具体应用场景调整参数。