蓝牙无线表面肌电采集系统设计及应用

介绍一种基于MSP430的表面肌电蓝牙采集系统及其在膝关节病人肌肉功能检测中的应用。该系统包括信号采集与放大、A/D转换、蓝牙传输,实现了肌电信号采集与上位机的蓝牙通信,并成功用于采集膝关节病人下蹲动作的肌电信号。     

基于STM32和USB虚拟串口的EEG信号采集仪设计

便携式脑电信号采集系统采用三级放大器将脑电信号逐级放大数千倍,采用仪表放大芯片INA129作为前置放大器,ADS8568作为模拟数字转换器,对32路EEG信号进行放大滤波和同步采集。以STM32微处理器作为核心,通过基于USB的虚拟串口将原始数据传给计算机,在计算机上使用MATLAB对数据进行数字滤波处理,最终将波形实时显示在GUI中。使用USB接口方便与主机相连,保证了传输带宽和稳定性,虚拟串口方便MATLAB软件的开发。与传统EEG信号采集仪相比,具有便携性强、成本低廉、便于重构等优点。     

基于STM32的表面肌电采集系统的实现

针对康复训练治疗效果的评估的需要,设计了一种基于STM32的表面肌电采集系统。系统采取由主机控制和显示的主从型结构,硬件以STM32为核心,配合表面肌电信号采集模块以实现对原始的表面肌电信号的采集,再利用均方根值提取模块提取其肌电均方根值并通过USB接口传送至上位机,最终由上位机软件分析处理传送上来的肌电数据并显示。实验结果表明,系统所采集的肌电信号的准确性较高,能够满足评估康复训练治疗效果的需要。     

基于SOPC嵌入式技术的表面肌电信号检测系统的研究

本文介绍了一种基于ALTERA公司SOPC嵌入式技术的表面肌电信号检测系统。系统将模拟滤波器和数字滤波器结合起来处理采集到的信号,有效地提取了表面肌电信号。     

基于双流卷积神经网络的肌电信号手势识别方法

面向高性能的肌电控制系统,提出一种基于双流卷积神经网络的肌电信号手势识别方法,其从原始表面肌电信号中提取离散小波变换系数,与原始表面肌电信号分别作为双流卷积神经网络两个分支的输入进行高层特征学习,最终通过一个高层特征融合模块对两个分支学习得到的高层特征进行融合.所提方法在3个包含50～52类手势动作表面肌电信号的大规模...     

腕长伸肌表面肌电与握力大小的相关性研究

研究了桡侧腕长伸肌(ECRL)表面肌电信号与手握力大小的相关性.9名健康的志愿者参加了本次实验,实验测量最大自主收缩力(MVC),并记录20%MVC、40%MVC、60%MVC及80%MVC时ECRL的表面肌电信号,采用积分肌电图方法提取表面肌电信号的特征参数,统计以受试者自身的MVC为基准的不同握力水平的相对特征值,分析受试者ECRL表面肌电特征参数和握力大小的相关性.结果表明,受试者ECRL表面肌电的特征值与握力大小存在正相关性,即可以通过ECRL表面肌电信号的特征值预测握力的大小,评价运动功能和康复程度.     

三自由度比例控制肌电假手的设计

针对电动假手的仿生控制问题,给出了一种三自由度实时比例控制肌电假手的设计方案。通过采集残臂上的4路表面肌电信号（SEMG）,采用能量时域分析法对信号进行了特征提取,并采用二叉决策树模式分类方法识别得到了手部3个自由度7个动作模式。由单片机构成的信号处理和控制电路,实现了三自由度电动假手的实时仿生控制;并根据表面肌电信号的强弱,采用多路SEMG能量加权法来求取多自由度假手的比例控制系数,实现了对电动假手的比例控制。试验结果表明,基于表面肌电信号的三自由度肌电假手响应速度快。动作准确率达到96％以上。     

基于脑肌电反馈的虚拟康复训练系统设计

针对虚拟康复系统在个体适应性、安全可行性和主动参与性等方面的研究需求,提出一种基于脑肌电反馈的虚拟康复系统。采集执行不同手势动作对应的脑电信号及表面肌电信号,提取不同肌肉模块的肌电特征送入支持向量机模型进行运动意图识别;提取脑电和肌电疲劳特征,并提出一种萤火虫-模糊神经网络算法,通过脑肌电疲劳特征实时优化调节虚拟场景的控制参数。最后,搭建包含虚拟场景及反馈控制策略的虚拟康复系统,并针对上肢肘关节屈伸、肩关节前屈后伸动作进行康复训练实验,基于肌电特征模式识别结果实现对虚拟场景及目标的控制,基于脑肌电疲劳特征优化调整场景控制参数,通过虚拟系统康复实验验证系统的有效性。     

下肢康复机器人肌电感知与人机交互控制方法

下肢康复机器人以其诸多的优势而逐步取代传统的康复治疗手段。在论述下肢康复机器人及其人机交互控制方法研究现状的基础上,针对下肢康复机器人对患者运动意图与运动能力感知的双重需求,提出了一种基于表面肌电信号的受试者运动状态的精密感知方法,包括表面肌电快速识别人体步态事件、表面肌电连续解码人体下肢关节运动角度,以及表面肌电定量预测人体下肢主动关节力矩。为了实现患者自主引导和下肢康复机器人按需辅助训练,深入讨论分析了下肢康复机器人的系统设计和基于表面肌电精细感知的人机交互控制方法。最后,展望了下肢康复机器人的未来研究方向与内容。     

肌电智能轮椅控制系统设计

为了实现轮椅多种运动状态的智能控制,设计了一种肌电臂环与安卓平台组成的肌电轮椅控制系统。通过采集不同手势动作时的人体前臂表面肌电信号,对其进行数据处理与模式识别,配合蓝牙无线通信,实现了轮椅前进、后退、左转、右转与停止五种状态的实时检测与控制。实验表明,系统响应时间短,在线识别率高,提供了一种稳定、廉价、可扩展的基于肌电信号的智能轮椅控制方案。     

基于uC/OS-II的CMOS数字图像传感器数据检测系统

为了在视觉检测中实现对数据的实时采集、处理与传输,提出了一种基于uC/OS-II实时操作系统的实时视觉检测方案.系统主要利用CMOS摄像机、高性能CPLD、 ARM7芯片以及以太网接口芯片作为硬件平台.介绍了系统硬件电路和uC/OS-II软件程序的设计方案和工作流程.在实验室环境下进行检测试验,系统工作正常.     

基于SOPC的管道超声导波检测系统设计

针对国内超声导波检测仪器相对落后的现状,提出了基于单片FPGA设计管道超声导波检测系统的方法。以MicroBlaze软核处理器为控制核心,编写了导波发射专用DDS IP核,设计了完整的硬件平台。对uC/OSⅡ嵌入式操作系统和uC/GUI图形用户界面进行移植,完成了应用程序的开发。系统集导波发射、回波采集、分析处理、实时显示和数据存储等功能于一身。实验表明:各功能运行正常,能方便地应用于管道超声导波检测。     

基于虚拟仪器的低转速动平衡测量系统

设计了一种基于Labwindows/CVI的动平衡测量系统。微弱振动信号幅值和相位的精确提取是动平衡测量系统的关键,该系统采用了同步整周期采样技术,利用虚拟仪器灵活的设计方法、强大的信号数据处理与运算能力,应用基于最小二乘法拟合修正采样数据求振动幅值、相关法求相位差的软件设计方法,保证采集信号的精度,简化硬件电路设计,降低了系统成本。现场实验结果表明:该系统实现了对微弱振动信号的高精度测量,已在工程实践中应用于测量1Hz左右、质量大于300kg转子的动不平衡。     

激光三角位移传感器信号采集系统设计

基于LabVIEW虚拟仪器技术,使用LK-G3100激光位移传感器和阿尔泰PCI2005数据采集卡硬件,在LabVIEW2009软件开发平台上设计完成了模拟量信号采集系统。设计的信号采集系统实现了激光位移传感器的模拟量电压信号的采集和处理,将数据采集技术、网络通信和数据库管理技术集成在同一个控制系统之下,并且结构设计简单、通用性强、扩展便捷和数据传输效率高。有助于将本数据采集系统应用于不同测试装置,使得本数据采集系统具有很好的通用性,便于嵌入其他应用测试系统。     

基于ARM9内核的嵌入式检测系统设计

数据检测系统是集计算机、通信及电子技术、工业控制为一体的综合测控系统。为提高检测系统的实时响应性能和多任务处理能力。设计了基于嵌入式数据检测系统的硬件结构和软件设计。在硬件上采用ARM9微处理器技术,同时移植uC/OS-Ⅱ实时操作系统,使系统的可靠性和可扩展性得以提高。将嵌入式数据检测系统引入微生物发酵过程环境参量的检测中,实际使用证明,与传统的基于PCI卡数据采集系统相比,检测数据更可靠、现场施工更简单,提高了检测数据的实时性和准确性,实现了检测的自动化。     

基于LabWindows/CVI的GPS数据采集处理系统

文章在虚拟仪器技术的基础上,设计了GPS数据采集处理系统。介绍了系统设计的关键技术,阐述了其搭建的过程及实现的主要功能。采用LabWindows/CVI 8.0作为系统的软件开发平台,实现了GPS25LVS与上位机的数据通信,并建立了GPS静态定位数据处理的卡尔曼滤波器,提高了GPS的静态定位精度。     

μC/OS-Ⅱ在XS128单片机实时数据传输系统的应用

根据实际工况环境要求远距离信号传输及实时响应的情况,设计了基于单片机MC9S12XS128的数据采集传输系统的硬件结构和运行μC/OS-Ⅱ实时操作系统下的软件设计.重点描述了远距离通信机制RS485及为适应实际工况环境,对硬件电路的改进设计和μC/OS-Ⅱ操作系统下,实时多任务模块间的切换实现机制.     

基于虚拟仪器的机车车辆稳定性测试系统的开发及应用

运行稳定性是衡量机车车辆性能的重要指标,针对机车车辆运动稳定性试验的测试需求,开发了一套基于虚拟仪器的车辆稳定性试验测试系统,采用上位机、下位机的形式实现数据采集硬件的有效搭建,上位机、下位机的软件采用模块化设计实现数据传输、参数设置、数据保存等功能。更高速度试验列车稳定性试验结果表明测试系统可有效的进行数据显示、数据保存、数据分析等。     

Robotic reconnaissance platform. I. Spectroscopic instruments with rangefinders

In this paper, basic principles of the design and implementation of a portable, multi-functional scientific instrument, operating from a robotic reconnaissance mobile platform are discussed. The current version of the instrument includes a multi-gas laser sensor, multi-functional spectrometer, isotopes identifier, cameras, and rangefinder. An additional set of sensors monitors temperature, pressure, humidity, and background radiation. All components are installed on a mini-robotic platform, which provides data acquisition, processing, and transmittance. The design focuses on the development of calibration-free, reliable, low power-consumption devices. To create a highly survivable, accurate, and reliable instrument, a concept of an inhomogeneous sensory network has been developed. Such a network combines non-identical sensors and provides cross-use of information received from different sensors to describe environmental conditions, to choose appropriate algorithms of data processing, and to achieve high accuracy gas-concentration measurements. The system uses the same lasers to operate different optical devices such as sensors, rangefinders, spectrometers, and isotopes identifiers. Among the innovative elements described in this paper, are a calibration-free, laser multi-gas sensor with range-finding option; a high signal/noise ratio transmittance spectrometer; a single-frequency laser with nano-selector; and low repetition-rate femtosecond fiber lasers operating in near- and middle- infrared spectral ranges. New detailed analyses of absorption spectroscopy theoretical approximations made it possible to achieve high-accuracy gas-concentration measurements with miniature optical sensors.     

手持式多功能烟气测试仪

由于传统的烟气分析仪多采用红外气体分析方法,功耗大、稳定性差、造价高。而基于ARM的手持式多功能烟气测控仪,借助电化学传感器,以ARM为核心,以嵌入式uC/OS-II操作系统为软件平台,使用图形化编程语言UCGUI完成应用程序的设计,实现了人机交互、数据采集、数据分析与数据存储等功能。该测控仪满足了烟气分析仪对多种物理量信号采集分析的需求,经测试,烟气分析仪测量气体浓度的结果在2%精度之内,体现了嵌入式系统便携式、智能化、高精度、微型化的特点。