Messung und Analyse myoelektrischer Signale - Communications ...
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4. Signalanalyse<br />
Distanzen zwischen Mikrofonen <strong>und</strong> Signalquellen ab. Analog stellen im Kontext dieser<br />
Diplomarbeit x1(t) <strong>und</strong> x2(t) zwei erfasste myoelektrische <strong>Signale</strong> dar. Die Größen<br />
s1(t) <strong>und</strong> s2(t) sind in diesem Zusammenhang die zu Gr<strong>und</strong>e liegenden Summenaktionspotenziale,<br />
die durch die Koeffizienten a11, a12, a21 <strong>und</strong> a22 gewichtet werden. Die<br />
Koeffizienten hängen von den Gewebeimpedanzen <strong>und</strong> Distanzen zwischen Muskelfasern<br />
<strong>und</strong> Elektroden ab.<br />
Wären die Parameter aij bekannt, könnte das Gleichungssystem gelöst werden <strong>und</strong> die<br />
Signalquellen s1(t) <strong>und</strong> s2(t), <strong>und</strong> folglich die einzelnen Summenaktionspotenziale wären<br />
bestimmbar. Die Parameter sind jedoch unbekannt <strong>und</strong> die Lösung der Gleichungen folglich<br />
komplexer. Mathematische Ansätze zur Lösung der Problematik bietet die Nutzung<br />
bekannter statistischer Eigenschaften der Signalquellen si zur Schätzung der Parameter<br />
aij [32].<br />
Allgemein können diese Zusammenhänge mathematisch aus n linearen Summanden:<br />
xj = aj1s1 + aj2s2 + . . . ajnsn , (4.19)<br />
für alle n ∈ Z + modelliert werden. Ohne zeitlichen Bezug kann von j = 1 . . . n beobachteten<br />
Zufallsvektoren xj mit voneinander unabhängigen Komponenten sj ausgegangen<br />
werden.<br />
In Matrizenschreibweise ergibt sich:<br />
x = A s , (4.20)<br />
wobei x den beobachteten Zufallsvektor <strong>und</strong> s den Zufallsvektor mit den Komponenten<br />
s1, s2, . . . sn enthält. Die Matrix A beinhaltet die Koeffizienten aji. Diese Matrizenschreibweise<br />
ist in der Fachliteratur die gebräuchliche Schreibweise für das ICA-<br />
Modell.<br />
In diesem Modell sind sowohl die unabhängigen Komponenten s als auch die wichtende<br />
Matrix A nicht direkt beobachtbar. Einzig der Zufallsvektor x ist beobachtbar <strong>und</strong><br />
enthält im Kontext dieser Arbeit die myoelektrischen <strong>Signale</strong> einer mehrkanaligen <strong>Messung</strong>.<br />
Die ICA geht dabei von der statistischen Unabhängigkeit der Komponenten <strong>und</strong><br />
ihrer nicht gaußschen Wahrscheinlichkeitsverteilung aus. Bezüglich <strong>myoelektrischer</strong> <strong>Signale</strong><br />
sind diese Annahmen realistisch. Eine gute Einführung 14 in die Thematik <strong>und</strong> die<br />
Verwendung von ICA-Algorithmen geben [31] <strong>und</strong> [33].<br />
14 ICA soll der Vollständigkeit halber erwähnt werden, nicht aber näher erläuetert oder genutzt.<br />
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