表面肌電信號的特征提取與模式分類研究

表面肌電信號的特征提取與模式分類研究一、本文概述表面肌電信號（sEMG）是一種非常有前景的生物電信號，它通過檢測肌肉活動時產(chǎn)生的電信號來反映人體肌肉的生理狀態(tài)和運(yùn)動意圖。在生物醫(yī)學(xué)工程、康復(fù)醫(yī)學(xué)以及人機(jī)交互等領(lǐng)域，sEMG信號的特征提取與模式分類研究具有重要的應(yīng)用價值。本文首先介紹了表面肌電信號的基本原理和采集方法，闡述了sEMG信號在不同應(yīng)用背景下的意義和作用。接著，文章詳細(xì)分析了sEMG信號的特征提取技術(shù)，包括時域特征、頻域特征以及時頻域特征等，并探討了各種特征提取方法的優(yōu)勢和局限性。本文還重點(diǎn)討論了sEMG信號的模式分類問題，包括傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和近年來興起的深度學(xué)習(xí)方法在sEMG信號分類中的應(yīng)用。文章比較了不同分類算法的性能，并探討了影響分類效果的可能因素。文章總結(jié)了當(dāng)前sEMG信號特征提取與模式分類研究的主要挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供了有益的參考和啟示。通過本文的研究，可以為開發(fā)更加高效、準(zhǔn)確的sEMG信號處理系統(tǒng)提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持，進(jìn)一步推動sEMG技術(shù)在臨床和日常應(yīng)用中的廣泛應(yīng)用。二、表面肌電信號的基本原理表面肌電信號（sEMG）是一種通過在皮膚表面放置電極來檢測和記錄肌肉電活動的技術(shù)。它能夠反映肌肉在收縮過程中產(chǎn)生的電信號，這些信號是由肌肉纖維的動作電位產(chǎn)生的。在肌肉收縮時，運(yùn)動神經(jīng)元的興奮導(dǎo)致肌肉纖維產(chǎn)生動作電位，這些動作電位在肌肉內(nèi)部傳播并合成為較大的電信號。當(dāng)這些信號通過肌肉和周圍組織傳播到皮膚表面時，它們會因?yàn)榻M織的電阻和電容效應(yīng)而衰減和變形。表面肌電信號的基本原理是基于這些電信號的采集和分析。為了記錄sEMG信號，通常需要在皮膚表面放置一對或多對電極。這些電極捕捉到的信號通常包含噪聲和干擾，因此需要通過適當(dāng)?shù)男盘柼幚砑夹g(shù)來提取有用的信息。sEMG信號的特征提取是識別和量化信號中的重要信息的過程。這些特征可以包括信號的時域、頻域和空間域特性。時域特性包括信號的幅度、持續(xù)時間和波形頻域特性涉及信號的頻率成分和能量分布空間域特性則關(guān)注信號在不同電極間的變化。通過分析這些特征，可以對肌肉的活動狀態(tài)進(jìn)行分類和識別，進(jìn)而應(yīng)用于多種領(lǐng)域，如康復(fù)醫(yī)學(xué)、人機(jī)交互和運(yùn)動科學(xué)等。對sEMG信號的基本原理的理解對于開發(fā)有效的信號處理和特征提取方法至關(guān)重要。三、特征提取方法我可以幫助您理解特征提取方法在表面肌電信號分析中的應(yīng)用和重要性，以及一般的特征提取技術(shù)。表面肌電信號（sEMG）是一種非侵入性的生理信號，通過檢測肌肉活動時產(chǎn)生的電信號，可以用來分析和診斷肌肉功能狀態(tài)、疲勞程度以及運(yùn)動模式等。在sEMG信號處理和分析中，特征提取是一個關(guān)鍵步驟，它涉及從原始信號中提取出有助于分類和識別模式的信息。時域分析：時域特征包括均值、方差、最大值、最小值、波形因子等，這些特征反映了信號的基本統(tǒng)計特性。頻域分析：通過傅里葉變換或其他頻域分析方法，可以將sEMG信號轉(zhuǎn)換到頻域，提取出信號的頻率分布、能量譜密度等特征，這些特征有助于理解信號的頻率特性和能量分布。時頻域分析：短時傅里葉變換（STFT）、小波變換等時頻域方法可以同時提供信號的時間和頻率信息，這對于分析非平穩(wěn)信號非常有用。高級特征提取技術(shù)：包括基于模型的特征提取，如自回歸模型（AR）、自回歸移動平均模型（ARMA）等，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的特征提取，如主成分分析（PCA）、獨(dú)立成分分析（ICA）等。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的特征提取方法需要考慮信號的特性、分析的目的以及計算資源等因素。通過有效的特征提取，可以大大提高sEMG信號分類和模式識別的準(zhǔn)確性和效率。四、模式分類方法支持向量機(jī)（SVM）：SVM是一種常用的分類算法，它通過構(gòu)建一個最優(yōu)的超平面來區(qū)分不同的動作模式或疾病類型。SVM在小樣本學(xué)習(xí)和高維特征空間中有較好的性能。隨機(jī)森林：隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建多個決策樹來提高分類精度。隨機(jī)森林具有較好的泛化能力和對特征選擇的魯棒性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的深層次特征來提高分類精度。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的sEMG信號時表現(xiàn)出色，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：結(jié)合小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，可以對sEMG信號進(jìn)行多尺度分析和特征提取，然后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式分類。這種方法在處理sEMG信號時具有較好的效果。LevenbergMarquardt算法和貝葉斯正則化：這些算法可以用于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，提高網(wǎng)絡(luò)的分類速度和精度，減少過擬合現(xiàn)象，從而提高sEMG信號的分類效果。這些模式分類方法在sEMG信號處理中起著關(guān)鍵作用，通過選擇合適的算法和參數(shù)，可以提高模式分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體問題的需求和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的模式分類方法。五、實(shí)驗(yàn)設(shè)計與結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)對象：描述參與實(shí)驗(yàn)的受試者群體，包括人數(shù)、性別、年齡等。數(shù)據(jù)采集：詳細(xì)說明表面肌電信號的采集設(shè)備、采集過程、采集環(huán)境等。信號預(yù)處理：介紹對原始信號進(jìn)行的濾波、去噪等預(yù)處理步驟。特征選擇：列舉并解釋選擇用于分類的肌電信號特征，如均方根值、平均功率頻率等。分類算法：介紹用于模式分類的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：描述模型的訓(xùn)練過程，包括數(shù)據(jù)集劃分、參數(shù)調(diào)優(yōu)等。性能評價指標(biāo)：闡述用于評估分類模型性能的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：詳細(xì)展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果，包括分類準(zhǔn)確度、混淆矩陣等。結(jié)果討論：分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果的有效性，討論可能影響結(jié)果的因素。與前人研究的比較：將本研究的結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)中的結(jié)果進(jìn)行比較，突出本研究的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)。在撰寫時，應(yīng)確保內(nèi)容的邏輯性和條理性，同時注重數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和分析的深度。每個部分都應(yīng)詳細(xì)且清晰地呈現(xiàn)，以使讀者能夠充分理解實(shí)驗(yàn)的設(shè)計、實(shí)施和結(jié)果。應(yīng)注重實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀性和可靠性，避免過度解釋或夸大數(shù)據(jù)的意義。六、應(yīng)用場景與展望表面肌電信號（sEMG）的特征提取與模式分類研究是生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的一個重要分支，其在多個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著信號處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展，sEMG信號的分析和應(yīng)用將更加深入和廣泛。醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域：sEMG信號可以用于監(jiān)測和評估肌肉功能狀態(tài)，對于康復(fù)醫(yī)學(xué)中的運(yùn)動功能恢復(fù)、神經(jīng)肌肉疾病診斷和治療具有重要意義。通過對sEMG信號的實(shí)時監(jiān)測和分析，醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地評估患者的肌肉活動情況，制定個性化的康復(fù)計劃。人機(jī)交互（HCI）：在人機(jī)交互領(lǐng)域，sEMG信號可以作為一種生物電信號輸入，用于控制假肢、輪椅等輔助設(shè)備，提高殘疾人士的生活質(zhì)量。sEMG信號還可以應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)中，通過捕捉用戶的面部表情和肢體動作，提供更加自然和直觀的交互體驗(yàn)。體育科學(xué)：在體育科學(xué)領(lǐng)域，sEMG信號可以幫助運(yùn)動員優(yōu)化訓(xùn)練方案，提高運(yùn)動表現(xiàn)。通過對運(yùn)動員在訓(xùn)練和比賽中的sEMG信號進(jìn)行分析，教練可以更好地了解運(yùn)動員的肌肉活動情況，為其制定科學(xué)的訓(xùn)練計劃，預(yù)防運(yùn)動損傷。工業(yè)生產(chǎn)：在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，sEMG信號可以用于監(jiān)測工人的肌肉疲勞程度，預(yù)防職業(yè)病的發(fā)生。例如，在重復(fù)性勞動中，通過實(shí)時監(jiān)測工人的sEMG信號，可以及時發(fā)現(xiàn)肌肉疲勞，調(diào)整工作強(qiáng)度和休息時間，保障工人的健康。展望未來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，sEMG信號的特征提取與模式分類將更加高效和準(zhǔn)確?？鐚W(xué)科的合作將推動sEMG信號在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，例如結(jié)合生物信息學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的研究，深入探討sEMG信號的生物學(xué)機(jī)制和臨床應(yīng)用。同時，隨著可穿戴設(shè)備和移動醫(yī)療技術(shù)的普及，sEMG信號的實(shí)時監(jiān)測和遠(yuǎn)程診斷將成為可能，為人們的健康和生活質(zhì)量帶來更多的便利和改善。七、結(jié)論本研究圍繞表面肌電信號（sEMG）的特征提取與模式分類展開了深入探討。通過對多種特征提取方法的比較分析，我們發(fā)現(xiàn)時域、頻域和時頻域特征的結(jié)合能夠更全面地反映sEMG信號的特性。特別是，時頻域特征在描述信號的動態(tài)變化方面表現(xiàn)出顯著的優(yōu)越性。在模式分類方面，本研究采用了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類，包括支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和深度學(xué)習(xí)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型在分類準(zhǔn)確性上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這歸功于其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識別能力。本研究的意義在于，通過精確的特征提取和高效的分類算法，能夠?yàn)榧∪饧膊≡\斷、康復(fù)訓(xùn)練和假肢控制等領(lǐng)域提供有力的技術(shù)支持。本研究也存在一定的局限性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源于健康受試者，未來需要擴(kuò)大樣本范圍，包括不同年齡、性別和健康狀況的個體。盡管深度學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)出色，但其“黑箱”特性限制了模型的解釋性，未來的研究可以在模型的可解釋性上做出更多努力。展望未來，我們認(rèn)為表面肌電信號的特征提取與模式分類研究應(yīng)朝著以下幾個方向發(fā)展：一是開發(fā)更加高效、穩(wěn)定的特征提取方法二是結(jié)合生物醫(yī)學(xué)知識，提高分類模型的解釋性三是將研究成果應(yīng)用于更廣泛的實(shí)際場景，如遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能輔助設(shè)備等。隨著可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，sEMG信號的實(shí)時監(jiān)測和分析將變得更加便捷，為肌肉健康管理和疾病預(yù)防提供新的可能性。本研究為表面肌電信號的特征提取與模式分類提供了新的視角和方法，期望能為相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐帶來啟示和貢獻(xiàn)。參考資料：表面肌電信號（sEMG）是由肌肉收縮時所產(chǎn)生的電位變化所形成的。對于許多應(yīng)用來說，準(zhǔn)確地理解和利用sEMG是非常關(guān)鍵的。例如在康復(fù)醫(yī)學(xué)、生物識別和運(yùn)動科學(xué)等領(lǐng)域，sEMG都被廣泛地用作主要的診斷和評估工具。要從這些信號中提取出準(zhǔn)確可靠的特征并不是一件容易的事情，這需要一系列復(fù)雜的技術(shù)和算法。多通道表面肌電信號的特征提取主要涉及以下關(guān)鍵技術(shù)：信號預(yù)處理、噪聲消除、信號分解、特征提取和分類。信號預(yù)處理是sEMG特征提取的第一步，主要包括濾波、放大和數(shù)字化。濾波旨在消除信號中的高頻噪聲，而放大則使得信號更容易被分析和理解。數(shù)字化則是將模擬信號轉(zhuǎn)換為可以進(jìn)行計算機(jī)處理的數(shù)字信號。sEMG信號往往混有大量的噪聲，這會影響對信號的理解和特征的提取。采取有效的噪聲消除技術(shù)是必要的。常見的噪聲消除方法包括濾波器設(shè)計、小波變換和獨(dú)立成分分析等。在消除了噪聲之后，需要對信號進(jìn)行分解以提取出有用的信息。常見的信號分解方法包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）、變分模態(tài)分解（VMD）和小波變換等。這些方法可以將復(fù)雜的sEMG信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）或子帶，使得信號的結(jié)構(gòu)更加清晰。在信號分解之后，需要從分解得到的IMF或子帶中提取出有用的特征。這些特征可以包括時域特征（如均值、方差、峰值等）、頻域特征（如頻譜、傅里葉變換等）和時頻域特征（如小波變換、短時傅里葉變換等）。提取特征之后，需要對這些特征進(jìn)行分類，以區(qū)分不同的動作或個體。常見的分類方法包括支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和K近鄰算法（KNN）等。多通道表面肌電信號特征提取是一個復(fù)雜而又關(guān)鍵的過程，它需要綜合應(yīng)用多種技術(shù)和算法。隨著和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)也開始被應(yīng)用到這一領(lǐng)域，展示出了巨大的潛力和前景。通過研究和應(yīng)用這些先進(jìn)的提取技術(shù)，我們可以更好地理解和利用sEMG信號，進(jìn)一步推動康復(fù)醫(yī)學(xué)、生物識別和運(yùn)動科學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展。表面肌電信號（sEMG）是肌肉活動時產(chǎn)生的電信號，通過對其特征的提取和分析，可以用于評估肌肉功能、檢測肌肉疲勞、評估康復(fù)治療效果等。隨著科技的進(jìn)步和研究的深入，表面肌電信號特征提取方法也在不斷發(fā)展。本文將對表面肌電信號特征提取方法的研究發(fā)展趨勢進(jìn)行探討。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，表面肌電信號特征提取方法也在向高分辨率和高精度的方向發(fā)展。高分辨率和高精度的算法能夠更好地揭示表面肌電信號的細(xì)節(jié)和特征，提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，采用高階譜、小波變換、獨(dú)立分量分析等方法可以更好地提取信號中的非線性特征和時頻特征。表面肌電信號受到多種因素的影響，如肌肉類型、運(yùn)動狀態(tài)、個體差異等。多通道和多模態(tài)信息融合成為表面肌電信號特征提取的一個重要方向。通過采集多個通道的表面肌電信號和其他相關(guān)生理信號（如神經(jīng)電信號、心電信號等），可以實(shí)現(xiàn)更全面、準(zhǔn)確的分析。例如，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的融合和分類。表面肌電信號特征提取方法的另一個發(fā)展趨勢是實(shí)時監(jiān)測和在線分析。隨著可穿戴設(shè)備和移動醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時監(jiān)測和在線分析成為可能。這種方法可以實(shí)時檢測肌肉活動狀態(tài)、評估肌肉功能、預(yù)測肌肉疲勞等，為康復(fù)治療、運(yùn)動訓(xùn)練等領(lǐng)域提供更加便捷和有效的分析手段。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在表面肌電信號特征提取中也有廣泛的應(yīng)用前景。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以對表面肌電信號進(jìn)行自動分類、識別和預(yù)測，提高分析的效率和準(zhǔn)確性。例如，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法可以自動提取表面肌電信號的特征并進(jìn)行分類。個體化差異也是表面肌電信號特征提取方法的一個重要研究方向。由于個體差異對表面肌電信號的影響較大，因此需要考慮到不同個體的特性，實(shí)現(xiàn)個體化的特征提取和分析。例如，可以采用自適應(yīng)濾波器、個性化算法等方法實(shí)現(xiàn)個體化差異的考慮和處理。表面肌電信號特征提取方法的研究發(fā)展趨勢是多方面的，包括高分辨率和高精度算法、多通道和多模態(tài)信息融合、實(shí)時監(jiān)測和在線分析、和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用以及個體化差異的考慮等。這些方法和技術(shù)將不斷推動表面肌電信號特征提取的發(fā)展，為相關(guān)領(lǐng)域提供更加準(zhǔn)確、可靠的分析手段。表面肌電信號（sEMG）是一種非侵入性的生物信號，能夠提供關(guān)于肌肉功能和狀態(tài)的信息。在許多應(yīng)用領(lǐng)域，如機(jī)器人控制、假肢反饋、神經(jīng)康復(fù)以及運(yùn)動員表現(xiàn)評估等，sEMG信號的特征提取和分類都是至關(guān)重要的。本文主要探討了基于熵的sEMG信號特征提取研究，旨在利用熵的概念，以更準(zhǔn)確地反映信號的復(fù)雜性和動態(tài)性。熵是一種衡量系統(tǒng)復(fù)雜性和隨機(jī)性的度量，對于信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域來說，它提供了一種有效的特征提取和分類方法。表面肌電信號是一種復(fù)雜的生物信號，包含了肌肉活動時的許多信息，如肌肉纖維的動作電位、神經(jīng)信號的傳導(dǎo)等。這些信息對于理解和控制肌肉活動至關(guān)重要。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始sEMG信號進(jìn)行濾波和平滑處理，以去除噪聲和異常值?？赡苓€需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)臍w一化處理，以確保不同信號之間的可比性。時域和頻域特征提取：利用熵的概念，我們可以計算信號在時域和頻域中的熵值。例如，我們可以計算信號的分布熵（DPE），這是一種衡量信號分布復(fù)雜性的度量。我們還可以計算信號的頻譜熵（SE），這是一種衡量信號頻率分布復(fù)雜性的度量。特征選擇和降維：在提取了時域和頻域特征后，可能還需要進(jìn)行特征選擇和降維，以減少數(shù)據(jù)的維度并提高算法的效率。這可以通過一些常見的特征選擇方法實(shí)現(xiàn)，如遞歸特征消除（RFE）或基于互信息的特征選擇（MI）。分類器設(shè)計：我們需要設(shè)計一個分類器來對提取的特征進(jìn)行分類。常見的分類器包括支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和深度學(xué)習(xí)模型等。這些分類器可以根據(jù)輸入的特征，對肌肉活動進(jìn)行分類和預(yù)測?；陟氐膕EMG信號特征提取方法提供了一種新的視角來理解和處理這種復(fù)雜的生物信號。通過計算信號在時域和頻域中的熵值，我們可以更準(zhǔn)確地反映信號的復(fù)雜性和動態(tài)性。這種方法還可以與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，以進(jìn)一步優(yōu)化特征提取和分類的效果。未來，基于熵的sEMG信號特征提取研究有望在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，如神經(jīng)康復(fù)、運(yùn)動生物力學(xué)以及運(yùn)動員表現(xiàn)評估等。雖然基于熵的特征提取方法為sEMG信號處理提供了一個新的視角，但仍有許多問題需要進(jìn)一步研究。例如，如何選擇最佳的熵類型和計算方法？如何處理不同肌肉和不同運(yùn)動狀態(tài)下的sEMG信號？如何結(jié)合深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)一步提高特征提取和分類的準(zhǔn)確性？這些都是值得我們深入研究的問題。基于熵的表面肌電信號特征提取研究為我們提供了一種新的方法來理解和處理這種復(fù)雜的生物信號。盡管仍存在許多挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和對信號理解的深入，我們有理由相信未來會有更多的突破和創(chuàng)新。表面肌電信號（SurfaceElectromyography，sEMG）是肌肉收縮時在皮膚表面記錄的電信號。由于其與肌肉運(yùn)動之間的關(guān)系，sEMG在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括生物醫(yī)學(xué)工程、康復(fù)工程和體育科學(xué)等。在這些應(yīng)用中，準(zhǔn)確地理解和處理sEMG信號對于疾病的診斷、康復(fù)治療以及運(yùn)動員表現(xiàn)的評估等都至關(guān)重要。本文主要探討了表面肌電信號的特征提取和模式分類的方法。特征提取是處理sEMG