对采集的肌电信号进行去噪处理

资 源 简 介

对采集的肌电信号进行去噪处理

详 情 说 明

表面肌电信号(sEMG)作为监测肌肉活动的无创检测方法，在临床医学和运动科学领域具有重要价值。然而原始信号常混杂着多种噪声干扰，有效的去噪处理是后续分析的关键前提。

传统滤波器中，Butterworth滤波器因其平滑的通频带特性被广泛采用。该滤波器可以通过设置适当的截止频率，有效滤除肌电信号中的高频噪声和工频干扰，同时保留有用的肌电特征频段。在设计时需要特别注意阶数选择，过高可能导致相位失真。

现代滤波方法中，Kalman滤波器展现出独特优势。它将信号建模为状态空间形式，通过递归算法实现最优估计，特别适合处理非平稳的肌电信号。Kalman滤波不仅能去除噪声，还能有效跟踪信号的变化趋势，对突发性肌肉活动的捕捉更为灵敏。

在完成去噪处理后，可以通过计算各肌肉的做功比来评估肌肉活动特征。这一指标反映了不同肌肉在特定动作中的贡献程度，对运动功能评估和康复训练指导具有重要意义。值得注意的是，滤波器的选择会直接影响做功比的计算准确性，因此需要根据具体应用场景进行方法比较和参数优化。