فایل ورد کامل تکنیک حذف آرتیفکت تحریک برای پردازش سیگنال SEMG در طی تحریک الکتریکی عملکردی (FES)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تکنیک حذف آرتیفکت تحریک برای پردازش سیگنال SEMG در طی تحریک الکتریکی عملکردی (FES)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۷ صفحه

هدف این مطالعه طراحی یک روش برای استخراج EMG ارادی از الکترومایوگرافی سطحی ثبت‌شده ، آلوده‌شده توسط آرتیفکت تحریک الکتریکی کاربردی بود.
متد:با توجه به اینکه آرتیفکت FESبه‌طور پریودیک با اندازه نسبتا بزرگ در EMG نا ایستا ظاهر می‌شود،ما یک فیلتر تطابقی منطبق با بهینه سازی الگوریتم ژنتیک طراحی کردیم هر دو دیتای شبیه‌سازی‌شده و واقعی از هفت سوژه توسط فیلتر ژنتیک و فیلتر کامب(شانه) بدست امد.برای ازمایش تاثیر فیلتر بر روی EMG الوده شده با ارتیفکت FESبا شدت های مختلف ،EMG الوده شده با ترکیب ارتیفکت شبیه سازی و EMG تمیز با ارتیفکت های FESمتفاوت به نسبت EMG تمیز ،تحریک شد.

عنوان انگلیسی:

A Stimulus Artifact Removal Technique for SEMG Signal Processing During Functional Electrical Stimulation

~~en~~ writers :

Shuang Qiu, Jing Feng, Rui Xu, Jiapeng Xu, Kun Wang, Feng He, Hongzhi Qi

Goal: The purpose of this study was to design a method for extracting the volitional EMG from recorded surface electromyography (EMG), contaminated by functional electrical stimulation (FES) artifact. Methods: Considering that the FES artifact emerges periodically with rather large amplitude in non-stationary EMG, we designed an adaptive matched filter (AMF) via genetic algorithm (GA) optimization. Both the simulated and real data from seven subjects were processed, using the GA-AMF filter and comb filter, respectively. To test the filtering effect on the EMG, contaminated with FES artifact of different current intensities, the contaminated EMG was simulated by combining the simulation artifact and clean EMG with various FES artifacts to clean EMG ratios. Results: The results show that, in simulation test, compared to the EMG filtered by comb filter, the simulated EMG (p<0.05), filtered by using GA-AMF, had significantly higher correlation coefficient, higher signal to noise ratio (SNR), and lower normalized root mean square error (NRMSE), whereas the real EMG (p<0.05), filtered by using GA-AMF had higher power reduction (PR) than that filtered by using comb filter. The results indicate that GA-AMF can effectively remove FES artifact from the EMG of the stimulated muscle and its adjacent muscle, and the GA-AMF filter performed better than did the comb filter. Conclusion: All these results demonstrate that the GA-AMF filter is capable of extracting volitional EMG from the stimulated muscle and adjacent muscles. Significance: GA-AMF could provide technical support for improving EMG feedback control of FES rehabilitation system.

$$en!!