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龙图腾网恭喜河北工业大学申请的专利基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110974223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911289519.5，技术领域涉及：A61B5/397；该发明授权基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构方法是由陈玲玲;刘一佳;宣伯凯;李雪;张燕设计研发完成，并于2019-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构方法在说明书摘要公布了：本发明为基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构方法，该方法通过归一化稀疏矩阵原子，将特征向量缩放，缩小稀疏矩阵原子差异，加快函数收敛速度，通过大量样本进行字典训练，得出性能较佳、更符合肌电信号样本特点的改进KSVD字典。利用改进的KSVD字典应用至单一通道肌电信号的重构具有良好的重构效果，同时对多通道肌电信号联合重构研究，以多个肌电信号之间的相关性为前提，以单个信号进行压缩采样，然后进行多个压缩数据的联合重构，从而进一步减少观测数量，提高重构精度，实现了肌电信号的多通道重构。

本发明授权基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构方法在权利要求书中公布了：1.一种肌电信号实时压缩采样重构的仿真系统，该系统通过数据采集卡将Matlab与佩戴在待测试者下肢的肌电传感器连接起来，上位机通过板卡上的外部接口连接数据采集卡进而控制肌电传感器，在上位机中的MatlabSimulink里搭建仿真模型，通过数据采集卡将只能用作仿真的Matlab与外部实际的肌电传感器连接起来,形成了半实物系统，用户可以直接在MatlabSimulink里搭建仿真模型，再通过板卡上的外部接口控制被控对象；其中搭建的MatlabSimulink仿真模型包括通道选择模块、压缩模块、过完备字典生成模块、重构模块、评价模块和识别模块；肌电采集系统采用美国Delsys公司的TrignoTMWirelessEMG肌电采集传感器，肌电传感器佩戴在待测试者下肢，信号的采样频率为2000Hz，采集时间3min，将肌电信号无线传输至TrignoTMWirelessEMG基站，将EMG基站“1-64EMG接口”通过数据线连接至Quanser端子板的“Analog0”输入口，从而将肌电信号传送至装有Quanser公司Q-PID板卡的电脑系统，电脑上安装QuaRC软件，通过该软件在Windows环境下启动由Simulink仿真模型生成的代码实现肌电信号的实时采集，信号长度N＝160，K＝300，所述通道选择模块用于选择单通道或多通道模式进行采集；所述压缩模块用于将采集的长度为N的肌电信号X通过公式Y＝ΦX经测量矩阵Φ压缩为长度为M的观测向量Y，其中压缩比为MN＝50％；所述过完备字典生成模块用于通过改进的KSVD算法生成肌电信号字典D；改进的KSVD算法通过归一化稀疏矩阵原子，将特征向量缩放，缩小稀疏矩阵原子差异，通过大量样本进行字典训练，得出更符合肌电信号样本特点的改进KSVD肌电信号字典；所述重构模块用于利用重构算法及压缩模块的观测向量Y和字典D通过公式Y＝ΦDθ得到肌电信号稀疏系数θ后，再通过得到重构的肌电信号所述评价模块用于通过信噪比的数值对重构肌电信号的效果进行评价，重构信号信噪比越大，重构精度越低；所述识别模块：分别用原始肌电信号和重构肌电信号通过支持向量机对上楼梯、下楼梯、平地走这三种运动状态进行识别，通过原始肌电信号和重构肌电信号的识别率对比，验证重构算法的有效性；上述系统执行的基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构的过程是：第一步，获取表面肌电信号，设置数据采集卡的输入口，将在MatlabSimulink里搭建的仿真模型载到板卡中，板卡通过数据采集卡发送命令实时采集肌电信号数据，设置压缩比为50％，迭代次数m＝25-40；第二步，在Simulink中选择相应的通道模式后读取数据采集卡传输回的肌电数据，利用得到的肌电信号数据训练改进KSVD字典直到满足收敛条件；其中，所述改进的KSVD字典的训练过程是：1利用获取的表面肌电信号历史信息，组成样本数据集Q；用于构造表面肌电信号过完备字典D0和要进行稀疏表示的样本集合S；2从数据集Q中选取K个原子形成初始字典D0∈RN×K，RN×K表示字典属于一个N×K的向量空间，N和K分别表示字典的行数和列数；3样本数据集为n个待稀疏表示的肌电信号集合，N为信号长度，对样本数据集S进行稀疏编码：即利用正交匹配追踪算法计算每个样本si的表示向量zi，求解方程为i＝1,2，…，n,||zi||0≤T0,该方程旨在找到一个最多有T0个非零项的信号，并且使得限制条件T0最小，其中T0是一个固定的预设数量的非零项；为S的解向量集合；4将稀疏系数矩阵Z中的特征向量zi进行归一化处理，将其缩放至[0,1]区间，得到归一化处理后的矩阵Z；5更新字典的第k列，记dk为字典D的第k列向量，固定字典D的其它所有的列；6更新该列的表达系数，每一个表达系数分别与字典中的一列相对应，随着字典中的一列发生了改变，其对应的表达系数也会发生相应的变化，使其最大限度的减少均方误差，均方误差即为步骤3中的值，直到达到设定的迭代次数m，停止更新，得到训练好的KSVD字典D；第三步，在Simulink中利用上述字典D对后续采集到的表面肌电信号X进行降采样处理；生成M×N维高斯随机观测矩阵Φ，利用Y＝ΦX投影N维肌电数据X，得到M维观测值Y；第四步，将观测值Y、观测矩阵Φ、KSVD字典D输入重构算法，根据Y＝ΦDθ得到重构后的稀疏系数θ；利用稀疏系数θ，通过得到重构的肌电信号第五步，将重构得到的肌电信号与原始信号进行实时对比，并建立信噪比指标分析评价重构精度；第六步，将重构的肌电信号应用于识别上楼梯，下楼梯，平地走这三种运动状态，对比原始肌电信号识别率，验证了肌电信号压缩重构的有效性；信噪比高达82.093dB；将改进的KSVD算法与肌电信号的压缩感知相结合，实现了单通道以及多通道肌电信号的降采样处理及高精度重构，压缩比能达到50％。

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