Alexander Ross Clarke

新的HarmonICA方法改进了EMG信号中的电机单元分解

研究人员开发了HarmonICA，一种将表面肌电图（EMG）信号分解为单个运动神经元脉冲序列的新颖方法。该技术解决了动态运动期间时变信号混合的挑战，而当前标准的独立成分分析（ICA）方法对此感到困难。HarmonICA采用了一种准时不变的ICA公式，该公式包括一个学习到的、低秩的、时变的变换，位于静态线性分离器之前，从而在复杂的运动中也能进行更准确的分解。