去除肌机械图信号中的运动伪影：应用于人体运动分析的一种创新滤波方法
信号处理
2025-08-29 v1
摘要
肌机械图（MMG）是测量肌肉活动的有前景工具，但其对运动伪影的敏感性限制了其应用。在本研究中，我们提出了一种基于完全集成经验模态分解的自适应 MMG 加速度计滤波方法，结合自适应噪声与谱模糊熵，以在动态条件下将运动伪影从 MMG 信号中分离出来。我们将所提方法与传统带通滤波技术进行了对比，结果表明在三角肌和竖脊肌的运动重构方面取得了更好的效果（R² = 0.907 和 0.842）。因此，这种创新方法可以在 5-20 Hz 带宽内动态滤除运动伪影，这是传统方法无法实现的。然而，在步行或跑步过程中对躯干和下肢肌肉的加速度计 MMG 信号的解读应谨慎对待，因为与冲击相关的加速度仍然存在，尽管其确切数量仍需量化。
引用
@article{arxiv.2508.20602,
title = {Removing motion artifacts from mechanomyographic signals: an innovative filtering method applied to human movement analysis},
author = {Matthieu Correa and Nicolas Vignais and Isabelle A. Siegler and Maxime Projetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.20602},
year = {2025}
}