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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于表面肌电的喉部肌肉电信号采集和处理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：CN116807498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310783796.1，技术领域涉及：A61B5/397；该发明授权一种基于表面肌电的喉部肌肉电信号采集和处理方法是由吴亮;杨欣艺设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于表面肌电的喉部肌肉电信号采集和处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于肌肉电信号采集与处理技术领域,涉及一种基于表面肌电的喉部肌肉电信号采集和处理方法，先通过sEMG技术和多通道传感器放置方法采集喉部肌肉的电活动信号，是一种非侵入方法，可以解决LEMG有创的缺点，同时传感器放置方法为信号处理过程中分解出目标肌肉电活动提供基础，解决了现有sEMG采集方法不能得到反映喉部目标肌肉电活动信号的问题，然后通过对信号整流、滤波、小波变换、FastICA分解、逆FastICA和逆小波实现所有通道表面肌电信号的去噪，对心电干扰、通道噪声、系统噪声等噪声的抑制效果显著。

本发明授权一种基于表面肌电的喉部肌肉电信号采集和处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于表面肌电的喉部肌肉电信号采集和处理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采用不同的多通道差分传感器放置方式采集喉部肌肉的sEMG信号，目标肌肉包括环甲肌和环杓侧肌； 步骤二：将步骤一中采集到的sEMG信号整流为零均值sEMG信号： 步骤三：将步骤二得到的所述零均值sEMG信号通过巴特沃斯带通滤波器，滤除低频和高频噪声； 步骤四：将步骤三得到的带通滤波后的单个通道信号进行小波变换，将单个通道信号分解为多组不同频率分量的信号； 步骤五：将步骤四中小波变换得到的多分量信号使用快速独立成分分析FastICA算法分解，得到相同数量的独立分量信号，然后选择性地去除噪声分量，所述噪声分量包括：具有心电信号和通道噪声的分量； 步骤六：将步骤五中去除噪声分量后剩余的独立分量信号进行逆FastICA和逆小波变换，将多通道的独立分量信号还原为单通道信号，所述单通道信号为去噪后的单通道sEMG信号； 步骤七：对不同通道的sEMG信号重复步骤二到步骤六，直到得到所有通道去噪后的sEMG信号； 步骤八：对步骤七得到的多通道sEMG信号使用FastICA算法分解，将目标肌肉环甲肌或环杓侧肌和周围干扰肌肉胸骨舌骨肌、胸骨甲状肌、甲状舌骨肌、肩胛舌骨肌的电活动信号分离，得到和多通道sEMG信号通道数相同的独立成分，记为IC1，IC2，…,ICn,n为多通道sEMG信号的通道数；所述独立成分包括目标肌肉和周围干扰肌肉的sEMG信号； 步骤九：在ICi中寻找IC_target，即为分解得到的喉部目标肌肉环甲肌或环杓侧肌的sEMG信号，i＝1,2,…,n； 步骤十：对步骤九中提取的喉部目标肌肉的sEMG信号在一系列滑动矩形分析窗口中提取至少一个时频域sEMG信号特征参数； 所述步骤九中，在步骤八得到的ICi，其中，i＝1,…,n中寻找喉部目标肌肉环甲肌或环杓侧肌的sEMG信号，采取的方法为：计算ICi与各通道sEMG信号间的相关系数；按以下相关性原则寻找符合条件的ICi：认为主传感器采集到的sEMG信号包含更多的喉部目标肌肉电活动信号，因此寻找满足与主传感器采集到的sEMG信号的相关系数大于0.8的ICi，并满足与副传感器采集到的sEMG信号的相关系数小于0.5，记此ICi为IC_target，即为经FastICA分解提取到的喉部目标肌肉的sEMG信号；若未找到符合条件的ICi，则去除这组多通道sEMG信号，不作进一步分析。

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