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。     

肌电生物反馈法康复治疗仪的设计

设计并研发一种通过肌电生物反馈法重建人体神经网络系统的医疗仪器,为神经肌肉系统类疾病患者的全面康复提供一种新的治疗平台.治疗仪由硬件电路和PC机控制软件两部分构成,下位机（MCU）包括体表肌电采集放大电路、神经肌肉电刺激电路两大部分;上位机（PC）的软件系统主要负责视觉信号反馈,治疗参数控制、病历登记、信息查询等功能.治疗仪达到了国家的医用康复治疗的各项指标,能够帮助患者逐步康复,且具有安全、无创、便捷、人机交互能力强等特点.     

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.     

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。     

智能化肌电信号测试与训练系统前端处理电路与数据采集系统设计与实现

智能化肌电信号测试系统与训练系统是通过将肌电信号与嵌入式计算机相结合而研制的假肢辅助训练系统。根据一套软硬件结合的假肢辅助训练系统,用专门设计的软件操作系统,对上肢截肢者的残肢肌电信号进行测试和训练。使用SamsungS3C2440作为CPU,将采集的上肢截肢者的残肢表面肌电信号通过电极输入信号放大电路进行信号调理,再经A／D变换后采集数据通过USB送给PC机处理。     

基于LabVIEW的心电信号采集系统

设计了一套基于LabVIEW的心电信号采集系统,实现心电信号实时在线采集。设计系统是由硬件部分和虚拟仪器VI两部分构成。硬件部分包括电极、心电图机、NI ELVIS、数据采集卡和计算机5个部分;虚拟仪器VI的前面板对应着一台实际仪器的面板,实现的是对仪表的控制和信号表达功能;程序框图是程序的图形化源代码,实现数据采集卡对信号的模/数转换,信号的分析显示。实验室测试表明,基于LabVIEW的心电信号采集系统能够实现心电信号的动态实时显示。     

基矛LabVIEW的心电信号采集系统

设计了一套基于LabVIEW的心电信号采集系统,实现心电信号实时在线采集。设计系统是由硬件部分和虚拟仪器VI两部分构成。硬件部分包括电极、心电图机、NIELVIS、数据采集卡和计算机5个部分：虚拟仪器VI的前面板对应着一台实际仪器的面板,实现的是对仪表的控制和信号表达功能;程序框图是程序的图形化源代码,实现数据采集卡对信号的模／数转换,信号的分析显示。实验室测试表明,基于LabVIEW的心电信号采集系统能够实现心电信号的动态实时显示。     

一种心电信号采集放大电路的简单设计方法

心电信号属干扰较强的微弱生物医学信号,对其采集放大电路的要求往往较高.以AD620及OP07为核心,加上适当的反馈型噪声抑制单元,设计了一种简单的心电信号采集放大器,其电路功耗小、灵敏度高,通过后续进一步的信号数字调理,该电路容易实现基于移动式心电信号的采集放大.讨论并实验了全部的电路功能,并运用该电路采集到了符合要求的心电信号,是一种实用的心电信号前端采集放大电路.     

表面肌电信号有源低通滤波器设计与验证

在运动康复治疗中,需要一种即能够滤除信号中的干扰,又能够放大信号的有源滤波器提取相关肌肉运动产生的表面肌电信号,以评估康复治疗效果。基于多重反馈型滤波器设计一种表面肌电信号的有源低通滤波器,并通过仿真进行验证。     

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。     

基于P89LPC938的心电信号采集及处理系统

人体的心电信号是一种低频率的微弱信号,而心电信号的测量环境很复杂,在采集过程中不可避免地会混入各种干扰信号,因此要求采集系统具有高抗扰特性.文中详细介绍了基于O89LPC938微控制器的心电信号采集及处理系统,给出了一种实用的心电信号采集和调理电路,介绍了小波变换在心电信号处理中的应用,应用结果表明该系统具有硬件简单、成本低廉、精确度高等特点.     

一种滤除表面肌电信号中工频干扰的新型方法

为了在滤除表面肌电信号检测中的工频干扰,在硬件检测电路中采用屏蔽检测单元、隔离检测设备、设备良好接地等方法;数字滤波部分结合实际,使用集合经验模式算法,由集合经验模式算法分解出的本征模态函数构成自适应滤波器。最后经过使用最小均方误差算法以及配合集合经验模式算法提高自适应滤波器的运算效率。为评定该自适应滤波器性能,实验基于Matlab及硬件采集设备进行了手前臂表面肌电信号检测和滤波,结果表明所设计的方法对不同相位、不同频率的工频干扰都有良好的抑制消除作用。     

生物神经电极放大器系统的设计与实现

设计了一种神经电极放大器系统,用于在手术中对于病患某一神经区域进行监测。系统可产生类神经电信号刺激肌肉,同时采取相应的肌电信号进行分析,由刺激发生器、前置输入放大器、带通选频网络、缓冲放大器和信号显示电路等组成,电路基本上采用模拟电路构成,总体放大增益可达到960-10000。     

连续反馈式电刺激系统的设计

目前第二代电刺激技术存在的不足之处有:刺激和肌电信号采集不能同时进行以及刺激强度不能随患者肌电信号大小而调节。文章基于电刺激技术的原理,采用WIN CE数字系统搭建了连续反馈式电刺激系统模拟板电路。设计得到了具有闭锁功能、快速恢复的肌电信号的放大器和快速、耐高压的电极通道切换电子开关,并且优化了肌电采集与刺激之间的对应关系。最终建立了完整的肌电生物反馈电刺激循环并实现恢复患者意识对肌肉的控制能力。     

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。     

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。     

双光束分光光度计控制系统的研究

介绍了基于STM32为核心的双光束分光光度计控制系统的设计,硬件电路实现信号采集和处理,其主要功能是将光信号转换为模拟电信号并放大,再通过AD转换将采集到的模拟信号转换为数字信号,主芯片STM32F103RBT6对采集到的信号进行分析处理,并控制步进电机来实现光路定位,最后通过终端显示装置输出被测样品的谱图与分析结果。     

利用小波变换对表面肌电信号的消噪处理研究

上技做屈伸运动时,采集肱二头肌群的表面肌电信号,然后采用小波变换的方法,应用Matlab软件,对表面肌电信号进行去噪处理.对去噪结果的分析表明,对于小波分解后获得的不同频段的信号才用不同的阈值所获得的去噪效果更为理想,为后续的研究工作奠定了良好的基础.     

集成语音信号与表面肌电信号的情感自动识别模型

为了提高情感识别的正确率,针对单一语音信号特征和表面肌电信号特征存在的局限性,提出了一种集成语音信号特征和表面肌电信号特征的情感自动识别模型.首先对语音信号和表面肌电信号进行预处理,并分别提取相关的语音信号和表面肌电信号特征,然后采用支持向量机对语音信号和表面肌电信号特征进行学习,分别建立相应的情感分类器,得到相应的识别结果,最后将识别结果分别输入到支持向量机确定两种特征的权重系数,从而得到最终的情感识别结果.两个标准语情感数据库的仿真结果表明,相对于其它情感识别模型,本文模型大幅提高了情感识别的正确率,人机交互情感识别系统提供了一种新的研究工具.