我希望有人能指出一些信号处理方法的方向来清理我的数据。我正在步行/步态期间收集人体肌肉（小腿；腓肠肌）的生理数据。

我知道传感器正在接收收缩，但问题是它受到运动和皮肤伪影的困扰，我几乎无法用它做任何事情。执行等长收缩（在不改变其长度的情况下收缩肌肉）显示出良好的信号（因为没有运动或皮肤伪影污染它。但是，当收集受试者行走的真实数据时，我在脚后跟撞击，以及其他不愉快的事情。

传感器类型围绕着 MEMS 麦克风，所以基本上它可以接收所有内容。它未经放大，仅通过后处理过滤。采样率为 1kHz，似乎绰绰有余。它是一个连续信号的单通道/矢量（即在 1kHz 采集 10 分钟是一个 1x600000 的矢量）。

请通过建议一些关于我能做什么的方法来帮助我。我一直在研究看起来很有希望的小波变换，但是对于此事的任何帮助将不胜感激。还要看看 PCA，但有一个向量会很困难（除非我将数据分解到窗口中？）。我试图让它尽可能不受控制，所以我可以对我当前收集的数据进行的任何分析都会很棒！

如果对您的分析有帮助，可以提供一些数据。

干杯!