基于nRF905的无线表面肌电信号监测系统设计

介绍了利用TI公司的新一代16位单片机MSP430系列的MSP430F1611.和Nordic公司的nRFg05射频收发器芯片组成一种无线表面肌电信号采集系统的设计方案.根据表面肌电信号的特点,设计了相应的调理电路,给出了相应无线传输的软硬件实现方案.结果表明,系统能完成表面肌电信号的采集,结构稳定,而且功耗低.     

基于遗传算法优化神经网络的表面肌电信号识别

表面肌电信号是人体运动时肌肉、神经活动发出的生物电信号在体表的表现,目前已成为对多自由度假肢理想控制的信号源,BP神经网络在肌电信号源模式识别上被应用广泛,但存在如学习收敛速度慢、不能保证收敛到全局最优点等缺点,鉴于以上缺点设计了基于遗传算法的BP神经网络对肌电信号进行模式识别,较好的改善BP神经网络缺点,提高了识别的准确率。     

表面肌电信号的AR 参数模型分析方法

根据实际肌电信号的随机性特征，对其建立AR(Autoregressive)模型，得到其AR模型的各项参数，分析此系数和对应肌肉活动所确定的肢体动作之间的关系，从而得到基于动作模式的表面肌电信号(EMG)AR模型参数分析方法。     

基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别

在当前科学技术快速发展的大背景下,通过应用卷积神经网络原理,能够将表面肌电信号的手势通过一维多通道的方式识别出来,避免在前期采用复杂的方法对表面信号进行预处理以及对信息采用手工提取方法所花费的时间.基于此,以右手为活动手,分析了握拳、向左、向右以及展拳4种手势时的表面肌电信号.将不同手势的肌电信号进行标记,生成信号长度不同的8通道信号训练集和测试集,并借助卷积神经网络的相关原理分析了卷积状态下的采样.借助相关研究后通过卷积神经网络的应用,能够实现卷积神经网络表面肌电信号的高效处理,从而实现对手势信号的识别,且识别率能够满足具体使用需求,因此其在实际工作中应用是有价值的.     

基于小波的PCA—Butterworth表面肌电信号去噪法

表面肌电信号(sEMG)是一种微弱的生物电信号,采集过程中由于硬件或环境等各种因素干扰,经电极放大,将会采集到噪声,在使用表面肌电信号信号前,除了选取高性能设备和优化实验方案来减小影响以外,还应该使用合适的预处理算法对信号进行滤波去噪,本文提出了一种基于小波的PCA-Butterworth的去噪算法,不仅能去除高频的噪声,对于与信号频谱重叠的噪声也能进行有效的分离。     

表面肌电信号采集电路的设计

表面肌电信号是一种伴随肌肉活动的生物电现象,其采集电路设计的关键在于从强大噪声背景中提取微弱信号并进行高增益放大;通过分析表面肌电信号的特点和电路模型,设计了包含隔直和初级放大器、50Hz陷波器、高通和低通滤波电路三大部分的采集电路;该电路共模抑制比不小于115dB;输入阻抗大于100MΩ;增益为86dB;采用专用芯片UAF42的陷波器工频滤波衰减约30dB;将其应用于假肢手的控制系统中,通过神经网络进行动作模式识别,共识别了6个手部动作模式,识别成功率在95%以上。     

表面肌电信号数字传感器的设计

介绍了表面肌电信号数字传感器的设计方法。根据表面肌电信号产生特点和采集技术的基本要求,研究电极的形状和正确的放置方法,采用仪用放大器INA128设计前置放大电路。设计有源滤波器,应用串行A/D转换芯片输出数字信号。实验表明,该方法可以提高信噪比,减小噪声,有效地提取出表面肌电信号。     

高密度表面肌电信号无线数据采集同步机制研究

高密度表面肌电信号研究需要获取高精度、高空间分辨率、高质量的肌电信号,同时也对采集系统的便捷性、响应性、续航能力等方面提出了更高要求.本文在考虑可穿戴性、实时性、高通量等基础上,对sEMG采集系统架构和传输网络设计进行了深入研究,设计了基于模块化分层架构、有线USB结合无线WIFI传输模式、异步采集和同步聚合方法、双缓存和时隙切换的高精度同步机制的实时肌电采集通信系统.为验证系统功能和算法机制,本文还构建了实验平台装置,实现了128通道1 kHz采样率16 bit精度sEMG信号的实时采集、处理和传输.通过测试,在采用通信周期为50 ms下,通道间同步误差小于320μs,刷新率可达20 Hz,系统的平均延时小于80 ms.     

基于WPT和LDA的表面肌电信号特征识别方法

针对时域特征参数在表面肌电信号(SEMG)模式识别过程中的局限性,提出一种小波包变换(WPT)和线性判别分析(LDA)相结合的新方法;通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,应用小波包变换对表面肌电信号进行多尺度分解,提取小波包系数并计算其均方根作为特征参数,应用线性判别分析对表面肌电信号数据进行分类识别;实验结果表明,采用此方法成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,与时域参数相比,此方法更能有效提取表面肌电信号信息,且有较高的动作识别率,识别率高达98.2%。     

表面肌电信号的降噪处理

表面肌电信号是一种易受多种噪声影响的生物电信号,其中以工频干扰、基线漂移、白噪声等干扰尤为严重.通过分析噪声干扰的特点,结合表面肌电信号特征,选取频谱插值法在频域内消除了工频干扰;利用形态学滤波的开闭运算得到基线漂移特征,从而滤除了基线漂移;基于经验模态分解(EMD)得到的本质模态函数分析消除了白噪声.实验结果表明:上述滤波方法在不损坏有用信号的前提下,可以实现较为满意的滤波效果.     

基于小波变换的肌电信号识别方法研究

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值构造特征矢量输入神经网络分类器进行模式识别,经过训练能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的神经网络分类方法所需的数据短、运算快,对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景。     

一种采集手臂肌电信号的神经接口设计方法

在人机交互的智能控制中,对人体肌电信号的采集成为了人机交互中的重要环节,本文设计了一种16路通道肌电信号采集和滤波电路,并通过DSP28335实现对肌电信号的采集、处理以及与上位机通讯,够任意的给定采样频率和通信速率,以满足不同的实验或设备的要求。实验结果表明,所设计的肌电信号神经接口装置稳定性较好,抗干扰能力强,能够有效的采集手臂肌电信号,保留其动作特征,满足肌电信号手势神经解码的要求。     

基于软件无线电的无线信号实时监测系统设计

该文介绍了一种基于软件无线电技术的无线信号实时分析系统，论述了系统的组成，并介绍了该实时分析系统的软件设计。该系统可对被分析信号进行分析以及各种不同模式的实时处理，以实现对通信信号的管理与监测工作。     

基于软件无线电平台的中频信号处理系统设计

软件无线电是关于使用固定硬件平台,通过加载各种应用软件,实现通信物理层的一部分或全部功能的设计思想的定义,具有选用不同种类的软件可实现不同的功能的特性。根据软件无线电技术的要求,设计了基于“ADC+FPGA+DAC”的处理模式,通过通信接口将结果发送给主机,将模拟信号转化成数字信号供主机进行处理,与传统的信号处理模式相比,该模式具有体积小,功耗低,可配置和可编程的优点,应用前景广泛,同时该模式还具有多种额外功能,如产生中频信号(IF),进行数字下变频,实现同步解调等功能,扩展与上位机通信的主机接口。     

基于手势识别的人机交互技术

文章将现有人机交互方法与基于计算机视觉交互方法进行了对比,列举了该交互技术的优点及可行性,并提出了一种利用摄像头采集手势进行人机界面交互的方法,研究了并进一步实现了基于图像的手势分析、识别等关键技术.通过一系列实验结果表明,基于文中技术实现的一套系统能够实时地跟踪手的运动,并识别出手势结果,实现实时的人机手势交互.     

应用小波变换和ICA方法的肌电信号分解

基于单通道、短时真实肌电（EMG）记录和模拟EMG信号,提出一种改进的肌电信号分解方法。首先应用小波滤波、硬阈值估计等方法去除背景噪声和白噪声,并将独立成分分析（ICA）方法和小波滤波方法相结合去除工频干扰信号,然后再进行幅度滤波,从而提高了系统的速度和强健性。在运动单元动作电位（MUAP）聚类以及从原始信号中去除已识别的MUAP波形等方面也进行了改进。与已有的EMG分解方法相比,本文方法更快速、稳定。     

基于Qt的鞋底摩擦力测控软件的设计

鞋底的止滑性直接影响着鞋子穿用时的舒适性和安全性,止滑性主要由摩擦系数来表示,在一定范围内,摩擦系数越大,止滑性越好。系统通过测量作用于鞋底的拉力和压力,求得摩擦系数,从而来判断各种鞋子的安全性能,因此对拉力和压力的测量显得十分重要。软件的设计基于Qt开发环境,在这个环境下开发的软件有很好的移植性,根据鞋底拉力测控系统的要求,将通过串行通信实时接收、处理、控制、显示、绘图、保存采集到的拉力和压力数据。最后在系统测试的基础上,验证了软件的正确性且测量精度高。     

基于高阶滤波的肌电信号采集电路设计

针对表面肌电信号(sEMG)信号微弱、频率低、极易受到干扰的特点,设计了具有高共模抑制比、放大增益灵活可调、具有良好抗噪声性能的sEMG信号采集电路.信号的放大部分采用两级放大方案,以避免噪声被过分放大造成肌电信号被淹没的问题.带通滤波器部分由两组5阶Sallen-Key低通和高通滤波电路级联而成,阻带下降速度很快,近似达到-100 dB/(°),对噪声及其他生理电信号干扰的衰减能力极强.针对工频干扰问题,在陷波器部分设置Q值调节电位器,根据实测情况灵活调节电位器旋钮以便获取最佳采集效果.测试结果表明,所设计的电路放大增益可以达到60 dB,对50 Hz工频干扰有很好的抑制作用,可以有效提取20 Hz～500 Hz之间的有用信号,具有良好的抗噪声性能.     

移动机器人自主导航系统及上位机软件设计与实现

针对移动机器人自主导航系统,采用C++语言设计了一款基于Qt的跨平台实时数据可视化上位机软件;该软件执行SLAM技术和路径规划算法,实现可视化移动机器人建图与导航过程以及实时读取数据参数等功能;首先介绍移动机器人的硬件结构和功能;其次给出了自主导航所运用到的改进RRT*算法和动态窗口法;在详细叙述上位机软件工作流程的基础上,开发和设计了实时话题显示、读取以及界面可视化等功能;最后基于ROS系统完成移动机器人自主导航功能,并通过实时地图与数据可视化来验证所设计上位机软件功能的有效性。     

基于软件构件的表面缺陷检测软件开发

针对表面缺陷检测领域软件开发中存在的问题,本文分析了检测过程中存在的共性技术问题,按照软件工程的思想,建立了基于构件的表面缺陷检测系统软件开发模型,实现了表面缺陷检测领域构件的抽取及开发,解决了该类软件开发中的复用问题。