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使用卡尔曼滤波器从等长收缩期间的肌电信号实时估计肌肉状态。 (英语) Zbl 1400.92306号

摘要:在虚拟康复中,肌电设备的状态空间控制和肌肉力的实时可视化需要测量或估计肌肉动力学状态:神经肌肉激活、肌腱力和肌肉长度。本文研究了直接从Hill型肌肉力学方程导出的正则(KF)和扩展卡尔曼滤波器(eKF)是否可以作为等长收缩的实时肌肉状态估计器,使用原始肌电信号(EMG)作为唯一可用的测量。通过集成非线性Hill型肌肉模型微分方程(离线模拟-OS),将估计器的振幅误差、计算成本、滤波滞后和平滑度与通常的EMG驱动分析进行了比较。收集了10名受试者在三个扭矩水平下小腿三头肌三个成分(比目鱼肌、内侧腓肠肌和外侧腓肠肌)的肌电活动。KF和eKF两次更新之间的实施间隔(AI)也不同。结果表明,计算成本显著降低(KF为70倍,eKF为17倍)。根据状态和激活水平,过滤滞后与AI(0–300 ms)呈明显线性关系。在最大激励下,振幅误差变化范围为10-24%(激活)、5-8%(肌腱力)和1.4-1.8%(肌肉长度),随激励水平线性减小。通过KF/eKF和OS估计的平均标准变化之间的比率来衡量的平滑度,在激活时大大降低,但在其他状态下通过增加AI指数收敛到1。与常规KF相比,扩展KF似乎没有显著提高估计精度。根据具体应用要求,可以选择最合适的KF实施间隔。

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92 C55 生物医学成像和信号处理
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
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