基于模糊聚类技术的肌电信号完全分解算法

肌电(EMG)信号分解是EMG信号产生的逆过程。通过EMG分解获取完整的运动单元(MU)的波形和发放信息,需完成复杂的叠加波形分解过程。首先,基于小波滤波和小波阈值估计技术去除EMG信号中的噪声;接着,利用幅度-斜率双阈值法检测出MUAP波形;然后,采用分类功能强的模糊K均值聚类技术对波形进行聚类,再利用最近邻法将未分配波形分类;最后,采用基于伪相关相似性度量的剥落法,进行叠加电位波形分解,实现肌电信号的完全分解,获取完整的MUAP波形和发放模式。利用对来自正常人的真实EMG信号和模拟EMG信号进行实验,系统平均正确率可达87%以上。     

应用小波变换和ICA方法的肌电信号分解

基于单通道、短时真实肌电（EMG）记录和模拟EMG信号，提出一种改进的肌电信号分解方法。首先应用小波滤波、硬阈值估计等方法去除背景噪声和白噪声，并将独立成分分析（ICA）方法和小波滤波方法相结合去除工频干扰信号，然后再进行幅度滤波，从而提高了系统的速度和强健性。在运动单元动作电位（MUAP）聚类以及从原始信号中去除已识别的MUAP波形等方面也进行了改进。与已有的EMG分解方法相比，本文方法更快速、稳定。     

一种改进的经验模型分解方法

在对复杂信号进行分析中,常把它展开成一系列基本信号,然后,通过研究每个基本成分或者相应系数的特点来分析复杂信号。Huang等人提出经验模型分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD),通过筛选,将复杂信号中分解成一系列内在模型函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。在本论文中,作者对经验模型分解中的一个重要的筛选过程作了部分改进,提出了一种改进检验模型分解法(Modified EMD,MEMD)。利用改进检验模型分解法,能够既快又准确地获得内在模型函数,而且,得到的内在模型函数能保留原信号中各成分的瞬时频率的规律。     

非晶态软磁合金材料的研究进展

非晶态软磁合金材料具有优秀的软磁特性,在电力电子产业领域有着广阔的应用前景,尤其满足仪表电子元器件小型化、轻薄化及节能降耗环保的技术发展需求。本文综述了非晶态软磁合金材料的特性、设计理论及主要生产工艺,指出了当前非晶态软磁合金材料技术研发方向。     

AgSnO_2电接触材料制造技术的研究进展

AgSnO2电接触材料应用日益广泛,生产技术日渐成熟。经过对比分析AgSnO2粉末制备方法、Ag Sn合金预氧化理论和工艺、AgSnO2材料加工、添加剂应用等,认为合金雾化制粉-预氧化-等静压成型-热挤压-轧制、拉拔是适合AgSnO2电接触材料产业化生产的工艺路线。     

纳米片状光亮银粉制造技术研究

本文在总结了纳米片状光亮银粉的制备技术发展概况的基础上,深入研究并实践了化学还原法—高能球磨法制备纳米片状光亮银粉的工艺技术,实现了批量生产。