摘要：目的为了对神经肌肉疾病进行相关的研究和临床上诊断治疗,探索新的和有效的表面肌电（surface EMG,sEMG）信号分解方法。方法首先用FastICA求解混矩阵,然后对测量信号矩阵进行变换,再用通道间相关性分解s EMG信号。结果经过仿真和真实信号进行测试,分解信噪比为0 d B的第一组信号时,以平均95.6%的准确率分解出20个运动单元（motor unit,MU）;分解信噪比为20 d B,且参与发放的MU更多,发放频率更高的第二组信号时,以平均98.4%的准确率分解出29个MU;分解真实信号时,得到的平均MU个数为14.2,并用＂二源法＂进行评测,两组中分解出相同MU的比例为80%,且相同MU发放时刻的平均重合率为95.1%。结论这种结合Fast ICA和通道间相关的方法能以较高的准确率实现s EMG信号的有效分解。
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关键词：fastica 通道间相关 表面肌电信号 运动单元
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