羽毛球运动员表面肌电信号采集与提取仿真

为更精确地分析羽毛球运动员上肢运动细节,提出基于表面肌电信号的采集与提取方法。采集不同的肌电信号反映动作状态,提取上肢局部动作特征向量,利用小波变换结合自适应滤波的方法对采集的不同动作对应的表面肌电信号进行预处理,获得纯净的表面肌电信号。利用神经网络算法比较表面肌电信号时域特征、频域特征以及时频特征对羽毛球运动员上肢运动的影响。通过计算机仿真验证上肢运动模拟模型合理性,结果表明,所提方法能有效采集羽毛球运动员上肢运动的规律,识别正确率高,动作执行完整度高。     

基于灰度理论模型的截肢受试者手势分类方法研究

针对截肢者手势动作特征提取复杂、动作识别率较低的问题,该文提出一种基于灰度模型的特征提取方法。首先对预处理后的肌电信号与加速度信号经滑动窗信号截取。然后提取表面肌电信号均值、灰度模型的驱动项系数和加速度信号的绝对值均值构成特征向量,最后对滑动窗截取信号特征进行连续的识别。该文采用NinaPro(Non invasive adaptive Prosthetics)公开数据集对提出的方法进行验证,实验表明该文算法能够有效提取肌电和加速度信号的特征,对9名截肢受试者的17类手势动作的平均识别率达到91.14%,提高了17类手势的识别准确率,为仿生假肢人机交互控制算法提供了一种新的思路。     

基于灰度理论模型的截肢受试者手势分类方法研究

针对截肢者手势动作特征提取复杂、动作识别率较低的问题,该文提出一种基于灰度模型的特征提取方法.首先对预处理后的肌电信号与加速度信号经滑动窗信号截取.然后提取表面肌电信号均值、灰度模型的驱动项系数和加速度信号的绝对值均值构成特征向量,最后对滑动窗截取信号特征进行连续的识别.该文采用NinaPro(Non invasive adaptive Prosthetics)公开数据集对提出的方法进行验证,实验表明该文算法能够有效提取肌电和加速度信号的特征,对9名截肢受试者的17类手势动作的平均识别率达到91.14％,提高了17类手势的识别准确率,为仿生假肢人机交互控制算法提供了一种新的思路.     

基于神经网络的假肢无线控制系统的设计

为了改善残疾人生活水平和促进医疗事业发展,提出一种基于神经网络的假肢无线控制系统设计方案。该系统以STM32为核心芯片,通过采集上肢肱二头肌、肱三头肌、指浅屈肌、指伸肌4块肌肉的肌电信号,使用BP神经网络与SOFM神经网络相结合对肌电信号进行模式识别,实时控制肌电假肢的完成伸臂、屈臂、腕内旋、腕外旋、握拳、张手6种动作行为。实验结果表明,该系统对6种动作的整体识别率可达97%,并且采用无线实时的控制方式,能够更方便地帮助部分肢体残疾患者完成这些基本的操作行为。     

基于表面肌电信号的截肢者人手动作模式识别

基于表面肌电信号(sEMG)的手部动作模式识别技术已被广泛研究,它在健全的受试者中有良好的分类性能。但对于截肢者的日常使用,其性能还需进一步研究。本文对截肢者进行了10天的肌电信号采集,调查了截肢者对于不同动作的分类性能。模仿实际应用条件,取时域特征为支持向量机(SVM)的输入,对截肢者的双侧手臂进行手部动作识别,结果表明,健全侧的分类效果远好于截肢侧;同时,取不同的时域特征对动作进行分类,结果表明,新提出的时域特征具有更好的分类效果。通过对不同动作的分类识别,表明截肢者可以通过肌电信号较好地控制基本手部动作,但对于精细动作,其性能还需进一步提高。     

上肢康复机器人实验平台肌电信号采集系统的设计

表面肌电信号是肌肉收缩的同时伴随的一种电压信号,是一种复杂的表皮下肌电信号活动在皮肤表面处的时间和空间上综合得出的结果,能够反映出神经、肌肉的功能状态。正是其在相同肌群规律性和在不同肌群差异性,使得利用肌电信号作为人机接口来控制上肢康复机器人成为可能。本文的主要内容是肌电信号采集系统的设计,将从硬件电路以及软件设计两部分进行阐述。其中硬件电路主要由表面电极、信号调理、NI-USB-6210数据采集卡和上位机四部分组成;系统软件采用虚拟仪器开发平台LabVIEW编程,完成肌电信号实时采集、滤波处理、数据存储等功能。     

多通道表面肌电信号同步采样与处理研究

在康复机器人的人机交互系统中,表面肌电信号(sEMG)发挥着重要作用。针对采集单通道的肌电信号已经不能满足获取更多信息量的需求,该文设计一个8通道的肌电信号同步采集系统。该系统包括表面电极贴片、仪表放大器、带通滤波与二级放大、50 Hz陷波器、同步采集ADC和无线蓝牙模块等部分。通过测试实验,该采集系统很好地采集了人体的表面肌电信号,有效去除了共模噪声和50 Hz的工频干扰。获取的同步肌电信号可以进一步用于人机交互系统的模式识别研究。     

基于肌音信号的仿生手信号采集系统设计

假肢研究的重点是生理信号的提取和对仿生假手的控制。将肌音信号作为假肢控制的生理信号源,现以放大电路和滤波电路为核心,实现了能采集肌音信号的电路系统设计。通过采集软件,将数据导入Matlab进行特征分析,讨论并验证了电路的全部功能,运用该电路采集到了符合要求的肌音信号。该设计是一种实用的肌音信号前端采集电路。     

基于STM32F103的自主肌电控制功能性电刺激的研究与设计

为解决不同患者对于功能性电刺激强度的适应能力和肢体角度的控制,设计了一款自主肌电控制功能性电刺激。该系统以STM32F103为开发平台,对肌电信号进行采集和刺激输出控制。硬件电路包含运算放大电路、全波整流电路、有源滤波电路和电流镜电路等。软件实现通过STM32F103的直接寄存器访问技术、数模转换模块和模数转换模块进行肌电信号峰值探测和刺激信号输出强度控制。测试表明:该系统能够实现肌电峰值探测,并使用肌电信号峰值控制刺激信号动态输出。     

基于DSP的肌电信号采集处理

肌电信号(Electromyography)EMG作为一种重要的生物电信号,已经被广泛应用于仿生学、生物反馈、运动医学和康复工程中。近年来,肌电信号的研究发展日益迅猛。本文主要研究了肌电信号的采集、分析,基于现有的数据采集放大电路和DSP开发平台,找出肌肉产生肌电信号较强的位置即最合适安放采集电极的位置。本文选择了九种手势动作,运用MATLAB对做不同手势动作时采集的肌电信号进行离线分析,同时对肌电信号进行滤波处理,分析得出结论。对采集过程中的干扰源进行分析,尽可能减少50Hz工频信号的干扰。     

基于样本熵的肌电信号起始点检测研究

该文提出了一种基于样本熵的动作肌电信号起始点检测方法,为肌电信号应用于智能假肢控制、人机交互,以及临床疾病诊断和评估等领域提供重要前提.首先利用固定长度的滑动窗对动作肌电信号分帧,然后计算每帧信号的样本熵值,之后设定自适应阈值确定动作肌电信号的起始点.实验结果表明,样本熵能够有效表征动作肌电信号的开启模式,对较短时间的肌肉收缩松弛有很好的连续性,较之于其他常见的几类检测算法具有更好的抗噪声性能,特别是对肌肉不自主收缩产生的尖锐毛刺信号具有优异的抑制性能.     

小波尺度谱阈值算法在膈肌肌电降噪的应用

为了去除膈肌肌电信号中的心电干扰,提出了一种小波尺度谱阈值的处理方法。首先,对信号进行五尺度的小波分解,并且把小波系数转化为小波尺度谱;其次,针对心电信号在尺度谱上高于周围两边信号的特点,提出尺度谱阈值对心电信号进行滤除;最后,小波尺度谱映射回小波系数,重构小波系数得到降噪后的膈肌肌电信号。对临床采集的膈肌肌电信号进行实验分析,并与小波阈值方法进行对比,结果表明本文方法降低了心电干扰并且保留膈肌肌电信号的特征。      

基于LabVIEW语言的信号播放、采集与回放系统

信号采集与回放系统通过虚拟仪器技术平台,利用LabVIEW语言进行信号读取、播放、采集,通过播放存储的目标或环境噪声产生的震动和声音电信号,用播放的信号激励微震台,微震台的传感器重新进行数据采集,通过调整自适应滤波器参数,使得重新采集的信号逼近原读取信号.详细介绍了如何利用LabVIEW语言编写的程序用于将存储数据调出读取、播放、采集,并对信号波形特点进行分析.     

基于肌电感应的可穿戴运动分析系统设计与实现

表面肌电信号是皮下肌肉活动在皮肤表面处表现出的微弱的电压信号,它反映了人体运动时肌肉动作的时间和空间信息.对于不同的运动动作,人体各个肌肉群产生的肌电信号的强度也各有差异.本文设计了一种基于肌电信号感应的可穿戴运动分析系统.通过提取采集到的多路肌电信号的时域、频域特征值,用加权归一化的方法给信号强度评级,从而确定人体运动时指定肌肉群的运动强度.可以利用这套系统设计目的性较强的运动动作.     

应用二维激光雷达的地形识别系统设计

动力型下肢假肢的主要功能是帮助截肢患者实现独立自如的行走,为了使假肢能够配合用户的运动,需要对用户的运动意图进行识别。通过提前获知用户前方环境信息,将其作为运动意图识别的先验知识,可以提高运动意图的识别精度。为了给动力型下肢假肢提供前方环境信息,设计了一种可穿戴的地形识别系统。首先通过安装在人体腰部的二维激光雷达收集前方地形数据,然后利用凝聚分层聚类算法对采集的数据进行线性特征提取,最后利用有限状态自动机对前方地形进行识别。实验中,对平地过渡到上/下斜坡、上/下楼梯四种地形进行了测试。结果表明,该系统不仅对四种地形的识别精度达到了95.8%,还可以计算出传统的运动意图识别方法无法得到的地形参数信息,包括斜坡的坡度、楼梯的阶数和台阶的高度与宽度。这证明了将该系统应用于动力型下肢假肢的有效性和可行性。     

一种低能耗表面肌电信号采集系统设计

本文主要完成了一种低能耗表面肌电信号采集系统的设计。人体手臂处的表面肌电信号通过银质贴片电极进入检测电路,经过信号放大和滤波电路后,被主控芯片EFM32TG840F32内置模拟数字转换器采集。主控芯片利用其低能耗定时器（LETIMER）和低能耗通用异步收发器（LEUART）,在9600波特率下每秒发送20组肌电值数据至CC2541低功耗蓝牙模块。低功耗蓝牙模块在透传模式中,将肌电值传输至上位机,从而实现表面肌电图的显示。通过不同工作模式的转换,即在不使用时设置为停止模式EM4,在运行模式EM1进行ADC采样转换,在深度睡眠模式EM2进行数据传输,采集系统的最高功耗仅为46mW,使之可广泛应用于健康监测等领域。     

远程心电监测系统的研究与设计

通过对远程心电监测技术的研究,设计了以MSP430单片机为控制核心的远程心电监测系统。该系统将采集到的患者的心电信号进行放大滤波处理,并将处理好的信号通过GPRS无线传输模块发送至医院监护中心,由监护中心对接收到的心电信号进行诊断和分类存储,从而实现了心电信号的实时采集和远程传输,具有便携、低功耗、实时、智能化等特点。     

薄膜磁致伸缩系数测试系统的研究

根据激光光杠杆放大原理设计实现了薄膜磁致伸缩系数的计算机辅助测试系统。根据激光光杠杆的放大作用,利用位置敏感传感器(PSD)探测激光光点的位移,将激光点位移信号转换成电信号,利用KEITHLY2182电压表测量电信号,在Testpoint测试软件平台上开发了磁致伸缩系数测试程序,通过计算机对KEITHLY2182电压表的控制,实时读出KEITHLY2182电压表所测到的电压并进行数据处理。通过标定,该测试系统能较好地对薄膜磁致伸缩系数进行测量。     

一种基于体表肌电信号通信原理的功能性电刺激系统设计

基于传感与通信原理和肌电阈值不应期算法,文中设计了一种基于对侧体表肌电信号控制的上肢功能电刺激原型系统。该系统穿戴方便,具有基本的FES功能、对侧控制FES功能以及体表电极刺激和电针刺激两种输出接口。通过对探测端自主肌电脉冲序列利用阈值不应期算法进行解码并实时生成对应的FES刺激脉冲序列,使受刺激肢体跟随探测端肢体力量运动。文中对健康志愿者上肢腕伸动作进行了力量跟踪实验,测试结果显示,探测端腕关节力矩曲线与刺激端腕关节力矩曲线的相关系数为r=0.925 4,均方根误差RMSE=0.184 3。实验结果显示,该系统能够使志愿者刺激侧腕伸肌较好的跟踪探测端肌肉发力情况,完成腕伸运动功能重建。该原型系统对于偏瘫上肢康复训练具有重要的临床意义。     

基于独立分量分析和小波变换的膈肌肌电信号降噪

提出了一种基于独立分量分析(ICA)和小波变换的处理方法,用于去除膈肌肌电信号中的心电干扰.首先利用独立成份分析法从膈肌肌电信号分解出心电独立成份,并对该心电成份选择合适的高通滤波器加以滤除,其它为膈肌肌电信号的独立分量进行五尺度小波分解以去除含心电的近似分量,再对各层细节分量进行小波重构,然后将处理后的全部独立分量反射投影回原始信号空间,最后,对临床采集的5路膈肌肌电信号进行实验分析,并与传统ICA方法进行对比.结果表明本文方法有更好的降低心电干扰性能.