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摘要：本发明涉及一种基于小波变换的肌松信号识别方法及无线肌松监测仪，监测仪包括前端数据采集模块和后端数据处理模块，前端主要负责产生刺激信号，采集肌电数据，并通过无线蓝牙将肌电数据传输给后端，后端主要负责对肌电数据进行分析处理，包括对肌电数据的预处理、提取对应的尺度系数和小波系数作为肌松信号的特征序列并构建标签‑特征表、以及利用最小冗余最大相关算法计算各特征的分类重要度并排序；提取重要度排序靠前的指定比例的特征作为目标特征，利用目标特征对支持向量机进行模型训练；提取待识别肌松信号的目标特征，送入训练好的模型中进行状态类型识别。本发明提供的识别方法与监测仪，能够有效的进行肌松信号的分类识别。
主权项：1.一种基于小波变换的肌松信号识别方法，其特征在于，包括：采集多个肌松信号，所述肌松信号为固定时长的信号序列，每个肌松信号中包含N个时间点，对每个肌松信号进行状态类型的人工判别与标注，每个肌松信号对应一个状态类型标签；所述肌松信号为肌肉受电脉冲信号刺激后产生的肌松信号；对每一所述肌松信号进行小波变换，提取其对应的尺度系数和小波系数，作为所述肌松信号的特征序列；构建标签-特征表，所述标签-特征表中，每一行数据为对应的一个肌松信号的特征序列，且根据人工判别与标注结果，每一行对应一个标签，每一列对应一个特征；利用最小冗余最大相关算法计算所述标签-特征表中的各特征对所述标签的分类重要度，并依据所述分类重要度对各特征进行排序；提取分类重要度排序靠前的指定比例的特征，作为目标特征，利用所述目标特征对支持向量机进行模型训练；获取待识别肌松信号并提取目标特征，送入训练好的支持向量机中进行肌松信号的状态类型识别；所述对每一所述肌松信号进行小波变换，提取其对应的尺度系数和小波系数，作为所述肌松信号的特征序列，包括：以Db2为母小波函数对所述肌松信号进行三层正交小波变换，选取最后一层的尺度系数和小波系数作为所述肌松信号的特征序列。
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百度查询： 华中科技大学同济医学院附属同济医院 一种基于小波变换的肌松信号识别方法及无线肌松监测仪
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