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公开(公告)号：CN111931606B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010715642.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G16H20/30 , A61B5/389 , A61B5/367
Abstract: 本发明公开一种基于混合Copula互信息的肌间耦合分析方法。本发明首先采用4种典型的单参数Copula函数建立混合Copula模型，然后利用惩罚似然函数的期望最大化(EM)和拟牛顿(BFGS)算法估计模型参数，再根据信息熵理论构造混合Copula互信息，最后将混合Copula互信息用于研究卒中后上肢及物运动时肱二头肌(BB)和肱三头肌(TB)在α、β和γ频段上的肌间耦合强度。本发明提出的混合Copula互信息不仅能度量肌间非线性耦合强度大小，而且还能全面刻画肌间依赖结构关系，对上肢运动功能评价具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN112130668A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011031460.2
申请日：2020-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/00 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种R藤Copula互信息的肌间耦合分析方法。本发明首先进行多通道表面肌电信号的同步采集与预处理，其次利用非参数核密度估计边际分布函数，再进行R藤Copula的简单矩阵表示及参数估计，同时估计R藤Copula互信息和R藤Copula条件互信息；最后进行肌间耦合分析。本发明提出的RVCMI和RVCCMI为肌间耦合分析提供了一种新的研究方法和科学的理论依据，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111708978A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010727716.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/14 , G06F17/18 , A61B5/0488 , A61B5/04
Abstract: 本发明公开了一种多尺度时频肌间耦合分析方法。本发明首先进行多通道表面肌电信号同步采集并进行预处理；并对预处理后的数据进行噪声辅助的多元经验模态分解，得到有用的IMF尺度分量。其次对IMF尺度分量进行同步提取变换；具体为：对每个IMF尺度分量进行短时傅里叶变换，再乘以一个相位因子后进行同步压缩变换。然后计算时频互信息、时频归一化互信息和时频条件互信息；最后将上述计算结果进行多尺度时频肌间耦合统计分析。本发明为定量研究脑卒中患者上肢康复运动过程中不同时频尺度下的肌间非线性耦合强度特性提供了一种新方法。
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公开(公告)号：CN112130668B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011031460.2
申请日：2020-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种R藤Copula互信息的肌间耦合分析方法。本发明首先进行多通道表面肌电信号的同步采集与预处理，其次利用非参数核密度估计边际分布函数，再进行R藤Copula的简单矩阵表示及参数估计，同时估计R藤Copula互信息和R藤Copula条件互信息；最后进行肌间耦合分析。本发明提出的RVCMI和RVCCMI为肌间耦合分析提供了一种新的研究方法和科学的理论依据，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111931129A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010715620.9
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/18 , G06F17/15 , A61B5/0488 , A61B5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯Copula传递熵的肌间耦合网络分析方法。本发明首先采用高斯Copula函数估计传递熵，然后采集了8名健康被试和5名卒中患者执行及物运动任务时5通道的表面肌电信号，利用快速傅里叶变换提取出α、β和γ频段信息，进而采用高斯Copula传递熵作为测度建立肌间耦合网络，最后通过网络拓扑参数分析肌间特征频段的功能耦合和信息流向特征。本发明避免了对联合概率密度的估计，能更好地推断出复杂网络中因果关系，对于挖掘潜在的运动控制机制和运动功能康复评估具有良好的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111708983B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010715643.X
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种卒中后上肢肌间协同耦合分析方法，本发明首先进行上肢运动过程中多通道表面肌电信号的同步采集和预处理；然后对预处理后的数据进行非负矩阵分解；通过预先设置分解层数，将分解后的两个矩阵和相乘，得到重构数据矩阵，计算解释性方差；再判断协同与非协同关系；最后计算相干性度量不同频段的肌间耦合强度。本发明从运动的产生与执行角度，探讨肌肉协同模型中协同肌的耦合强度差异，能够为卒中患者运动康复过程提供生理依据。
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公开(公告)号：CN111931606A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010715642.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G16H20/30 , A61B5/04 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开一种基于混合Copula互信息的肌间耦合分析方法。本发明首先采用4种典型的单参数Copula函数建立混合Copula模型，然后利用惩罚似然函数的期望最大化(EM)和拟牛顿(BFGS)算法估计模型参数，再根据信息熵理论构造混合Copula互信息，最后将混合Copula互信息用于研究卒中后上肢及物运动时肱二头肌(BB)和肱三头肌(TB)在α、β和γ频段上的肌间耦合强度。本发明提出的混合Copula互信息不仅能度量肌间非线性耦合强度大小，而且还能全面刻画肌间依赖结构关系，对上肢运动功能评价具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN111708983A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010715643.X
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/16 , G06F17/18 , A61B5/0488 , A61B5/04
Abstract: 本发明公开了一种卒中后上肢肌间协同耦合分析方法，本发明首先进行上肢运动过程中多通道表面肌电信号的同步采集和预处理；然后对预处理后的数据进行非负矩阵分解；通过预先设置分解层数，将分解后的两个矩阵和相乘，得到重构数据矩阵，计算解释性方差；再判断协同与非协同关系；最后计算相干性度量不同频段的肌间耦合强度。本发明从运动的产生与执行角度，探讨肌肉协同模型中协同肌的耦合强度差异，能够为卒中患者运动康复过程提供生理依据。
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公开(公告)号：CN112509689B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202011278635.X
申请日：2021-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明针对现有的肌间耦合分析方法无法准确描述肌间线性和非线性耦合强度大小，通过将时变Copula函数与熵理论相结合，提出了一种时变Copula互信息估计方法，并将其应用于腕屈、腕展运动过程中，肱二头肌和肱三头肌记录的2通道表面肌电(sEMG)信号在theta、alpha、beta等特征频段的耦合分析。与静态Copula函数相比，时变Copula函数对肌间相依结构的拟合优度更高，由时变Copula互信息描述的肌间耦合强度存在显著的频段差异(p
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公开(公告)号：CN111708978B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010727716.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度时频肌间耦合分析方法。本发明首先进行多通道表面肌电信号同步采集并进行预处理；并对预处理后的数据进行噪声辅助的多元经验模态分解，得到有用的IMF尺度分量。其次对IMF尺度分量进行同步提取变换；具体为：对每个IMF尺度分量进行短时傅里叶变换，再乘以一个相位因子后进行同步压缩变换。然后计算时频互信息、时频归一化互信息和时频条件互信息；最后将上述计算结果进行多尺度时频肌间耦合统计分析。本发明为定量研究脑卒中患者上肢康复运动过程中不同时频尺度下的肌间非线性耦合强度特性提供了一种新方法。
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