筋電信号のベイズフィルタリング

表面筋電図は、研究において筋肉の活動を推定するため、義肢設計において制御信号を提供するため、そしてバイオフィードバックにおいて筋収縮の視覚的または聴覚的な指標を提供するために使用されます。残念ながら、成功した応用は信号の変動性とそれに伴う推定値の質の低さによって制限されています。私は、ベイズ推定に基づく非線形再帰フィルタを使用することを提案します。希望するフィルタリングされた信号は、拡散過程とジャンプ過程の組み合わせとしてモデル化され、測定された筋電図（EMG）信号は、指数型分布を持つ確率過程としてモデル化され、そのレートは希望する信号によって与えられます。レートは、単一の電極からの全過去測定を考慮して完全条件付き確率密度を計算することによりオンラインで推定されます。ベイズ推定は観測されたEMG信号を最もよく説明するフィルタリングされた信号を提供します。この推定は非常に低い短時間変動性を持った結果をもたらしますが、変化に対する非常に迅速な応答能力も持っています。推定は現在の線形手法よりも低い誤差と高い信号対雑音比で等尺性関節トルクを近似します。非線形フィルタの使用は、現在のアルゴリズムと比較してノイズを大幅に低減させ、したがってEMG信号の義肢制御、バイオフィードバック、神経生理学研究におけるより効果的な利用を可能にするかもしれません。