第四章 肌电信号的检测与处理
肌电图测量实验
分析：当受试者保持手肘弯曲90°的姿势直到手臂有酸痛现象时，由于肌纤维持续受到高频刺激，处于强直收缩状态，当肌纤维处于疲惫状态时，其肌电图幅值比前两次试验要小得多，大致接近一条直线。
17、关闭主机电源、KL-720生理测量系统软件和移除模组上的连接线。
六、实验结果记录与分析
1.等长收缩实验
分析：等长收缩是指收缩时肌肉的长度保持不变而只有力增加的收缩形式。本次实验采用的是体表电极，所得到的肌电图为多条肌纤维的综合电位，经过整流电路以及积分电路后，大致可以反映肌肉收缩力大小的改变。当受试者肌肉处于松弛状态时，肌电图只有小幅度的波动，幅度基本为零；受试者做手肘弯曲的动作，并保持手肘弯曲90°的姿势2秒钟时，肌肉处于等长收缩状态，即是说肌纤维保持其长度不变，有明显的电位波动，从肌电图上看是一个脉动波，反映了受试者的肌肉从放松到等长收缩状态再到放松的过程。此过程不做功。
肌电图测量实验
一．实验目的
本实验目的在使学生明了肌肉活动时的点位变化，包括肌肉的意志控制的活动及出发活动，同时也使学生认识骨骼肌施力于等收缩和等长收缩时其他肌肉强度的变化。
二、生理原理
骼肌提供了我们身体的支撑，以关节作为转轴，横纹肌直接或以肌腱附着在骨骼上，两组或多组肌肉一相互抗拮的方式运作，当一方收缩时另一方会舒。骨骼肌是有多核的细胞组成，成束肌纤维整齐排列。动作电位自运动神经传向其所支配的肌纤维，引起肌细胞钙离子在短时间增加，以启动肌肉收缩的分子机制。
9、开启主机电源，按主机左下角之SELECT键，观察LCD并选择至MODULE：KL-75002（EMG）。
10、启动电脑。
11、开启KL-720生理测量系统软件。
12、点选Acquire，程式开始经由RS232 PORT攫取测量信号，并将波形显示与图框中。
表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法
表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法表面肌电信号（sEMG）检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法随着现代生活节奏的加快和职业病的普遍存在，人们对于肌肉疲劳的研究和监测越来越重视。
表面肌电信号（surface electromyography, sEMG）检测电路作为一种非侵入性的监测方法，成为了研究肌肉疲劳的重要工具。
本文将介绍一种实时肌肉疲劳监测与评估的方法，结合表面肌电信号检测电路的原理和应用。
一、sEMG检测电路的原理sEMG检测电路是通过测量肌肉产生的微弱电信号来判断肌肉的活动和疲劳程度。
该电路主要由电极、前置放大器和滤波器组成。
1. 电极：通过表面电极将肌肉产生的电信号采集到电路中。
常用的电极有两种类型，一种是贴片式电极，可以直接贴在皮肤上进行信号采集；另一种是针式电极，需要将电极插入肌肉内部进行信号采集。
2. 前置放大器：将电极采集到的微弱电信号进行放大，以便后续处理和分析。
前置放大器需要具备高增益和低噪声的特点，以确保准确采集肌肉信号。
3. 滤波器：对前置放大器输出的信号进行滤波处理，去除噪声和干扰信号，保留肌肉信号的有效成分。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
二、sEMG实时肌肉疲劳监测方法sEMG实时肌肉疲劳监测方法主要包括特征提取和疲劳评估两个步骤。
1. 特征提取：通过对sEMG信号进行特征提取，可以获取肌肉的活动情况和疲劳程度。
常用的特征参数有信号均值、信号的功率谱密度、信号的短时能量等。
这些特征参数可以通过数学方法来计算和提取。
2. 疲劳评估：根据提取的特征参数，采用相应的算法进行疲劳评估。
常见的评估方法包括时域分析、频域分析和时频域分析等。
通过对特征参数的分析和比较，可以判断肌肉的疲劳程度和疲劳发展趋势。
三、应用与展望sEMG检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法在多个领域有着广泛应用。
例如，运动训练领域可以通过监测运动员的肌肉疲劳情况，优化训练计划和提高竞技成绩；康复医学领域可以通过监测患者的肌肉疲劳程度，制定个性化的康复方案和评估康复效果。
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究一、本文概述随着生物医学工程技术的快速发展，表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）检测和处理技术已成为研究人体肌肉活动、评估肌肉功能状态以及指导康复治疗等领域的重要手段。
本文旨在对表面肌电信号检测和处理中的若干关键技术进行深入研究和分析，以提高信号质量、增强信号特征提取的准确性，进而为肌肉活动的有效监测和评估提供技术支持。
本文首先介绍了表面肌电信号的基本原理和产生机制，阐述了其在医学、体育科学、人机交互等领域的应用价值。
接着，重点探讨了表面肌电信号检测过程中的关键技术，包括电极的设计与优化、信号采集方法的改进以及信号预处理技术等。
本文还对表面肌电信号处理方法进行了深入研究，包括信号的时域分析、频域分析以及非线性分析等，以期从多个角度全面揭示肌肉活动的特征和规律。
本文总结了表面肌电信号检测和处理技术的最新研究进展，指出了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和借鉴，推动表面肌电信号检测和处理技术的进一步发展。
二、sEMG信号检测技术表面肌电信号（surface electromyography，sEMG）是肌肉活动时产生的生物电信号，其检测技术在运动科学、生物医学工程、康复医学等领域具有广泛的应用。
sEMG信号检测技术涉及多个关键环节，包括电极设计、信号采集、噪声抑制和信号放大等。
电极是sEMG信号检测的关键部分，其性能直接影响到信号的质量和可靠性。
理想的sEMG电极应具备高灵敏度、低噪声、良好的信噪比和长期稳定性等特点。
目前常用的sEMG电极类型包括干电极、湿电极和一次性电极等。
干电极具有使用方便、易于携带等优点，但在信号质量和稳定性方面相对较差；湿电极通过导电介质与皮肤接触，能够提高信号的稳定性和质量，但使用过程较为繁琐；一次性电极则具有卫生、方便和成本低廉等优点，但在信号质量方面可能略逊于湿电极。
实验2.8 肌电测试及信号分析
实验2.8 人体肌电测试及信号分析一、实验目的1、观察并记录松弛状态下肌肉的电活动与骨骼肌收缩的肌紧张之间的关系。
2、记录右手和左手的最大握力，并比较男性和女性的不同。
3、听EMG“声”，研究听到的声音强度与运动单位的补充之间的关系。
4、记录握紧拳头时肌肉产生的力、肌电图，以及引发疲劳时的积分肌电图。
二、实验原理骨骼肌的收缩是在中枢神经系统控制下完成的，每个肌细胞都受到来自运动神经元轴突分支的支配，只有当支配肌肉的神经纤维发生兴奋时，动作电位经神经——肌接头传递给肌肉，才能引起肌肉的兴奋和收缩。
一个单独的运动神经元能够支配几个肌纤维，但每个肌纤维只被一个运动神经元支配。
一个单独的运动神经元和它所控制的肌纤维组成的兴奋收缩耦连单位被称作一个运动单位。
当一个运动单位受到刺激，肌肉纤维产生并传导它们自己的电冲动，最终导致纤维收缩。
尽管由每个纤维产生并传导的电冲动十分微弱（小于100微伏），众多纤维同时传导，将在皮肤上诱导产生出足够大的以至于能够被一对表面电极探测到的电压差。
采用金属电极监测、放大和记录由下层骨骼肌收缩产生的皮肤表面电压的改变，这样得到的记录被称为肌动电流图（EMG）。
三、实验设备BIOPAC生理实验系统，信号采集部件，导联线，电极，酒精等。
四、实验方法和步骤1、安装设备，选择肌电测试课程。
2、L01-EMG-1课程校准。
3、肌电信号记录。
选定优势手，点击record键准备测量，等待2秒后开始用力握拳，每次持续用力2秒后，点击suspend，停顿大于2秒后继续。
等幅加力，第4次时达最大力量。
记录EMG图和积分EMG曲线。
4、换另一前臂重新进行步骤2、3。
5、听EMG信号。
6、L02-EMG-1课程校准。
7、按提示每次增加一定力量，持续约2秒；点击suspend后，停顿大于2秒后继续，共测量4次。
第5次尽最大力量握住测力器，坚持住直到屏幕上显示握力降到最大握力的50%为止。
8、对另一只手重复步骤7。
2007_多通道道表面肌电信号数据采集与处理系统
学位论文作者签名：朱昊
日期：
2007 年
2月
9日
上海交通大学 学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
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学位论文作者签名： 朱昊
指导教师签名：施文康
日期：
2007 年
2 月
9日
日期： 2007 年
2月 9 日
上海交通大学硕士论文
第
本课题研究意义
肌电图 ( Electromyograhy或EMG)是研究或检测肌肉生物电活动，借以判断神经
第 1 页
上海交通大学硕士论文
第一章：绪论
32Mb/s，但由于PC接口资源有限且需要对接口卡的硬件资源（I/O地址，内存，中断， DMA）进行合理的配置，以避免资源冲突。常会出现一块或多块插卡因无法合理配置 而不能正常工作的情况， 严重时可导致系统崩溃； 实际上， 这是一项相当艰巨的任务， 即使一些专业人士，有时也很难一次配置成功。对其他人士来说，难度就更大了。另 外： （1）内置式插卡容易受到PC机箱内高频信号干扰的影响，从而降低系统的采样 精度和稳定性； （2）计算机主板上的插槽个数是有限的，仪器电路插卡的安装必须断电，打开 机箱操作，很不方便； （3）接口插卡的质量高低、兼容性和标准性的程度以及驱动软件的可靠性直接 影响计算机的寿命和系统的稳定性； （4）像笔记本之类的小体积PC很难用接口插卡进行扩展 （5）接口卡设备驱动程序的安装、调试甚至正常运行的过程仍需要各种技术支 持。 这些弱点使得他们的应用受到了很大的限制，现在的UART串行口虽然支持外插， 但因其速度太慢，远不能适应现今高速设备的发展需求。对于一些特殊场合，经常使 用便携式的采集设备，将采集到的数据存储在设备中，带回室内再将它送给计算机进 行分析处理；或是开发专门的利用笔记本电脑实现的采集器。USB正是作为这些困难 的一种解决方案而出现的。 USB接口是一种通用型的标准接口，体积小，便于插接。带USB接口的外设既可以 适用于台式计算机，也能适用于笔记本电脑。USB建立了一套连接和访问外围设备的 方法，可以有效的降低成本，简化设备的连接和配置，解决外围设备与PC机接口所存 在的技术问题。USB是一种通用的总线标准，符合USB总线标准的不同厂家生产的不同 设备可以在一个开放的体系下得到广泛的应用[1]。这就带来了极大的方便，使设备更 加具有通用性。因此采用USB和上位机连接将是数据采集处理系统发展的一种必然的 趋势。开发一种新型的利用现行USB接口技术的肌电信号数据采集系统是有现实意义 的。
肌电信号简介
一、背景介绍
肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。
二、种类
①目前，临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小，定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测方法，其应用收到了一定的限制。
②表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号，属于无创伤性，操作简单，病人易接受，有着广泛的应用前景。
三、应用领域：
①仿生学
提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动, 利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展
②康复工程
如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。
通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生, 便于进行合理的治疗和训练。
③运动医学
表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态, 有助于建立科学的训练方法。
四、需要解决的问题
肌电信号本身是一种较微弱的电信号。
检测和记录表面肌电信号，需要考虑的主要问题是尽量消除噪声和干扰的影响, 提高信号的保真度。
实验四肌电信号的肌肉疲劳估计
实验四肌电信号的肌肉疲劳估计肌肉在持续的收缩过程中,会逐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。
肌电信号(electromyogram ,EMG) 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态,因此通过EMG研究肌肉疲劳是一个有效途径。
已有许多研究发现,在疲劳过程中EMG信号会出现幅度增长,功率谱朝低频方向移动等现象。
这些效应是由于神经传导速率的变化所引起的,会对肌电假肢的控制以及运动力量的估测等造成不利影响。
因此对肌肉疲劳的检测以及疲劳程度的度量显得非常必要。
本文通过实验采集到实验者的肌电信号，对其进行了预处理，并且定量分析估计了肌肉疲劳的过程。
1.EMG的采集本实验采用生理信号采集仪MP150采集肌电信号的。
表面电极使用一次性电极，型号为LT-301，材料为Ag/AgCl。
采样频率2KHz，放大倍数500倍。
实验者均采用坐姿，在上臂的肱三头肌，肘肌，肱二头肌，肱桡肌(肱二头肌、肱桡肌分别是屈肘动作的主动肌和协同肌；肱三头肌、肘肌分别是伸肘动作的主动肌和协同肌)上分别贴上表面电极。
肘部动作的起始位置设置在裤缝线处，手臂尽量与水平面垂直。
动作的终止位置大约在水平位置。
先屈肘后伸肘。
实验者不间断均匀重复举重为5.5kg的哑铃，感到疲劳时记录疲劳前举重次数，然后重复举重直到肌肉无力举起为止。
EMG是一种非常复杂的信号，信号本身非常微弱，稳定性较差，随机性很强。
因此信号检测时需要注意以下相关事项：①电极位置：电极所在位置应受其他肌肉串扰的影响最小。
检测电极应置于肌腹的中间，尽量离其他肌肉足够远；电极对的方向应与肌梭方向平行。
参考电极尽可能置于肌肉最少的地方。
②检测电极对的距离：检测电极间隔的距离越大，拾取的信号越广越深，信号的幅值也越大，因此为了保证测量的可比性，每次测量时电极间隔的距离应固定。
③皮肤阻抗：人体皮肤阻抗高达10~100 kΩ/cm2，变化范围很大。
肌电测定分析课件
断。
肌电图（EMG）：
记录肌肉电活动的图
形，用于评估肌肉功
2
能、神经肌肉控制和
肌肉损伤。
3
肌电图分析：对肌电
图进行量化分析，以
评估肌肉功能、神经
肌肉控制和肌肉损伤。
肌电测定分析的应用领域
运动医学：评估 肌肉功能、运动 表现和康复效果
康复医学：评估 肌肉功能、制定 康复计划和评估 康复效果
神经科学：研究 神经肌肉功能、 神经传导和神经 肌肉疾病
02
肌电图可以反映神经肌肉 功能状态
04
肌电图可以评估疾病的严 重程度和预后
肌电测定分析的临床应用
神经肌肉疾病的诊断
01
肌电图检查：通过检测肌肉 和神经的电活动，判断神经 肌肉疾病的类型和程度
03
实验室检查：如血液检查、 尿液检查等，排除其他疾病
05
肌电图检查与临床症状、实 验室检查、影像学检查相结 合，综合分析，明确诊断
肌电测定分析课件
演讲人
肌电测定分析概 述
肌电测定分析结 果解读
肌电测定分析方 法
肌电测定分析的 临床应用
肌电测定分析概述
肌电测定分析的定义
肌电测定分析：通过 测量肌肉的电活动， 评估肌肉功能、神经
肌肉控制和肌肉损伤 1
的一种方法。
肌电图诊断：根据肌 电图分析结果，对肌
4
肉功能、神经肌肉控
制和肌肉损伤进行诊
示肌肉病变
频率异常：频率异常 升高或降低，可能提
示神经病变
持续时间异常：持续 时间异常延长或缩短， 可能提示肌肉或神经
病变
波形与肌肉收缩关系 异常：波形与肌肉收 缩关系异常，可能提
示肌肉或神经病变
肌电图的测定与分析
S( f )df S( f )df
0
f me d
25
运动单位的同步化Motor Unit Synchronization
非同步化活动减少EMG幅度。
运动单位的同步化增加了 EMG幅度
26
运动单位同步化时EMG幅度与力
27
标准化Normalization
是否可以直接比较不同受试者的EMG呢？ 影响因素
中国体育科技 2007年6期
张秀丽 刘卉 刘学贞
运用美国产Noraxon表面肌电遥测系统对国家射箭队 男、女各12名运动员进行测试。
国家射箭队运动员在射箭动作的不同阶段尚存在部分 不合理的肌肉用力特点。
相对来说,无论是举弓时的肌肉激活顺序、主要肌肉用 力特点,还是动作的一致性,均是女子运动员较男子运动 员合理。
以肌电RMS幅值的“标准差与平均数的比值”这个派
生指标对运动员进行多支箭肌肉用力的一致性评价较
合理。
59
振动与非振动力量练习时肌电图变 化的比较研究
西安体育学院学报 2004 21(4)
许以诚 高炳宏 刘文海 米卫国（上海体育科学研究所 ）
受试者在振动和非振动条件下,分别以动力性和静力性 两种不同方式的进行屈肘练习,练习时施加不同的负荷, 测试肱二头肌、屈腕肌和肱三头肌、伸腕肌的肌电图.
5) 有效频率范围： 0 - 500 Hz 主要频率范围： 50 – 150 Hz
8
信号处理的一般概念
采集频率 信噪比（Signal-to-noise ratio
）
EMG信号的能量与噪音信号的比例。
信号失真（Distortion of the signal）
EMG signal should be altered as minimally as possible for accurate representation
表面肌电信号信号处理方法及其应用
表面肌电信号信号处理方法及其应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是通过将一对电极放置在人体表面以测量肌肉电活动的一种技术。
sEMG 可以用来研究肌肉收缩模式、运动控制、疼痛评估以及康复训练等领域。
为了提取和处理sEMG信号，需要一系列信号处理方法来识别和分析特定的生物特征。
sEMG信号的种类繁多，包括静态和动态信号、噪声信号、交叉传导干扰等。
如何有效地处理sEMG信号成为了研究和实践中的关键问题。
sEMG信号的处理方法可以分为前端处理和后端处理两个阶段。
前端处理主要包括信号获取、预处理和特征提取。
在信号获取阶段，需要选择合适电极类型、布置和放置位置以保证信号的准确性和稳定性。
预处理阶段包括滤波、放大、降噪等步骤，旨在将原始信号进行去噪和增强。
特征提取阶段则是从预处理后的信号中提取出有价值的特征，如幅度、频率、时域或频域特征等。
后端处理主要包括模式识别、分类和应用。
模式识别技术通过机器学习算法将特征化的sEMG信号与肌肉运动模式进行关联，实现对肌肉运动的识别和分类。
常见的模式识别方法包括支持向量机、人工神经网络、模糊逻辑等。
分类技术则进一步将不同的肌肉运动模式进行区分和识别，为康复训练和疾病诊断提供依据。
应用阶段将处理后的sEMG信号应用于康复训练、人机交互、假肢控制等领域，从而提高生活质量和康复效果。
除了传统的处理方法，近年来还出现了一些新的sEMG信号处理技术。
基于深度学习的特征提取和分类方法已经在sEMG信号处理中取得了很好的效果。
深度学习通过构建多层神经网络进行特征从原始信号中学习和提取，能够更有效地处理复杂的sEMG信号。
生物信息学技术也开始应用于sEMG信号处理中，通过对生物特征的分析和模拟，实现对sEMG信号更深层次的理解和处理。
表面肌电信号的处理方法及其应用是一个不断发展和创新的领域。
随着研究和技术的进步，我们相信在未来，sEMG信号处理将更加高效和智能化，为康复训练、生物医学工程和健康管理等领域带来更多的应用和推动。
表面肌电信号检测电路的多通道数据同步与处理
表面肌电信号检测电路的多通道数据同步与处理表面肌电信号（Surface electromyography，sEMG）是一种用来检测肌肉活动的非侵入性技术。
sEMG信号具有多通道性，即可以同时采集来自不同肌肉群的信号。
在多通道数据采集过程中，需要解决数据同步与处理的问题，以确保数据的准确性和可靠性。
一、数据同步的重要性sEMG信号的采集过程中，通常会使用多个传感器来获取不同部位的信号。
然而，由于不同传感器之间的触发或采样时间存在微小差异，导致数据之间存在时间偏移。
若未进行同步处理，将会对后续数据分析的结果产生负面影响。
二、多通道数据同步方法在多通道数据同步方面，有多种方法可供选择，如硬件同步和软件同步。
1. 硬件同步方法硬件同步方法通过外部触发信号和时钟信号来确保数据的同步采集。
具体实现方法包括：- 使用专门的同步电路，通过触发器将不同通道的采样信号同步；- 采用一致的时钟源，使不同通道的采样频率相同；- 借助同步电源，确保不同通道的传感器工作在同一电压或电流水平。
2. 软件同步方法软件同步方法通过信号处理算法来实现数据的同步。
主要步骤包括：- 采集所有通道的原始数据；- 对数据进行预处理，去除噪声和干扰；- 通过时间戳或触发信号，对不同通道的数据进行对齐；- 调整采样频率，使得不同通道的数据以相同的速率进行存储。
三、多通道数据处理方法在多通道数据采集后，需要进行一系列处理方法，以提取有用信息并消除噪声。
1. 滤波处理sEMG信号存在大量噪声，影响数据的准确性。
滤波处理可以采用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等来消除噪声，同时保留信号的主要频域特征。
2. 特征提取特征提取是对sEMG信号进行分析和处理的重要步骤。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征两种。
时域特征包括均值、方差、波形长度等；频域特征则包括功率谱密度、谱熵等。
3. 模式识别与分类通过设计有效的模式识别算法，可以将sEMG信号与相应的肌肉活动进行关联，并对不同运动状态进行分类。
表面肌电信号信号处理方法及其应用
表面肌电信号信号处理方法及其应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号信号处理方法及其应用表面肌电信号（Surface Electromyography，sEMG）是一种通过皮肤表面电极采集肌肉电活动的生物信号。
sEMG信号在生物医学领域广泛应用于肌肉疾病诊断、康复训练和人机交互等方面。
sEMG信号采集受到多种干扰，如电极位置、干扰信号和运动噪声等，需要进行信号处理才能准确提取有用信息。
本文将探讨常见的表面肌电信号处理方法及其应用。
一、sEMG信号处理方法1. 滤波sEMG信号的频谱范围通常在10-500Hz之间，而人体运动的干扰信号频率往往高于500Hz，因此可以通过低通滤波器滤除高频噪声。
还可以使用带阻滤波器去除特定频率的干扰信号。
2. 平滑sEMG信号常受到高频干扰或肌肉颤动的影响，为获得较稳定的信号，可以采用平滑滤波器，例如移动平均滤波或中值滤波，消除信号的高频成分。
3. 归一化由于不同个体之间的肌肉生理特性存在差异，sEMG信号的幅值难以比较。
可以对信号进行幅值归一化处理，将信号幅值映射到统一的尺度上，便于进行比较和分析。
4. 特征提取sEMG信号常包含大量冗余信息，为提取有用信息，需要选取适当的特征参数。
常见的特征参数包括时域参数（如均值、方差、波形长度）、频域参数（如功率谱密度、频谱均值）和时频域参数（如小波包系数、短时傅里叶变换系数）等。
5. 模式识别对提取的特征参数进行模式分类和识别，可实现不同肌肉动作或状态的自动识别。
常用的分类方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
1. 肌肉疾病诊断sEMG信号可以反映肌肉功能、神经传导和协调性，对多种肌肉疾病如肌无力、肌张力失调和肌萎缩等具有敏感性。
通过对病人肌肉运动信号的采集和分析，可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2. 运动康复训练sEMG信号可以监测肌肉活动情况，为康复医学提供重要参考。
康复医师可以通过对患者肌肉信号的实时监测和反馈，设计个性化的康复训练方案，提高患者康复效果。
肌电图的测试与分析
4.２ 肌电变化与肌肉疲劳的关系 4.2. 2 肌肉工作过程中肌电的频谱变化
３.１ 肌电变化与肌肉疲劳的关系
3.1. 2 肌肉工作过程中肌电的频谱变化
Petrofsky让受试者以20%、40%、60%、80%和 100%最大摄氧量强度蹬踏功率自行车。20%、 40%、60%最大摄氧量强度工作80分钟未见明显 疲劳。在20%、40%最大摄氧量强度时，中心频 率(FC)有所增加；60%最大摄氧量强度时，FC 稍有下降；80%和100%最大摄氧量强度时，FC 明显下降。
3.2肌力与肌电的关系
当肌肉以不同的负荷进行收缩时， 其肌电信号的积分值(IEMG)同肌力成 正比关系，即肌肉产生的张力越大 IEMG越大。
3. 2肌力与肌电的关系
Komi让受试者以4.5cm/秒的速度作匀 速的屈肘运动。肌肉的收缩形式分别为向 心收缩和离心收缩。不论是疲劳前还是疲 劳后，肱桡肌在工作中的IEMG都随着肌张 力的加大而增高。并存在线性关系。
柯菲因(Chaffin)等人发现当肌肉用40%最大肌力 (MVC)以下强度收缩时，肌力与肌电呈线性关系。 60%MVC以上强度时，肌力与肌电也呈线性关系。但此 时的直线斜率较大。而肌力在40－60%MVC时，肌力与 肌电之间的线性关系往往就不存在了。这可能因为， 在40%MVC以下强度时，肌电的变化反应慢肌运动单位 的电活动。60%MVC以上的强度时，肌电的变化反应快 肌运动单位的电活动。40－60%MVC之间的强度，可能 两种运动单位都参与活动，固肌力与肌电之间的线性 关系就不存在了。
4.２ 肌电变化与肌肉疲劳的关系 4.2. 2 肌肉工作过程中肌电的频谱变化
3.1 肌电变化与肌肉疲劳的关系 3.1. 2 肌肉工作过程中肌电的频谱变化
C.J.De Luca 等人的研究了手指肌以20%、40%、 60%、80%和100%MVC收缩时的肌电变化，
肌电信号的检测与处理
五、肌电测量中的干扰与噪声
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
1、干扰源及干扰的引入方式 （1）干扰源
能够发出一定的电磁能量而影响周围电路正
1 常工作的物体或设备统称为干扰源。
2 工频干扰：存在220v交流供电线路及电器是
4 最直接的50Hz干扰源，称为工频干扰。
1、干扰源及干扰的引入方式
措施 对交流电 源线或
近场感应偶合
以电场为主的 电容性偶合以
1 磁场为主的电
感性偶合
2 消除工频近场
4偶合干扰
2、工频干扰
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
在肌电测量中工频干扰的表现：
• 50Hz的电场干扰 • 50Hz的磁场干扰
412
两种干扰的比较
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
比较
50Hz的电场干扰 50Hz的磁场干扰
引入 措施
分布电容中形成 通过感性偶合引入 的位移电流
1 通过提高放大系 增大信号线和干扰
统的共模抑制能 源之间的距离
42 力，抑制干扰
合理接地的措施
合理设计电路的接地方式是抑制干扰比不可少
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
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1、生物电极的电学特性和电化学特性
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
作用：生物电极在肌电检测中完成换能 的作用，即将生物体内的离子电流转化 为电子电流，且保证不失真和不引入外
412 部干扰与噪声。
2、干扰与噪声的影响
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人体下肢表面肌电信号的检测与分析
肌电信号 (EM G) 是中枢神经系统支配肌肉活 动时伴随的电变化, 是最早被人类发现的生物电现 象, 它已经被广泛应用在临床医学、运动医学、生物 医学与工程等领域。尤其是表面 EM G, 无创伤测量 的优点使它在康复医学工程界倍受重视[1]。 在上肢 假肢的设计中, 通过提取截肢者残端表面 EM G, 成 功地实现了动力假肢的控制, 使之动作更自然, 控制 更方便。 但是目前用 EM G 控制的下肢假肢尚处于 探索阶段[2, 3]。 文中针对不同路况下下肢表面 EM G 的检测及其分析方法进行了探讨, 结果表明可以作 为智能型下肢假肢的控制信号。
为了降低实验中的误差, 使记录数据有效, 在实 验初期分别进行以下两类对比: ① 同一人在相同 路况下, 对同一肌肉的不同次测量的肌电信号对比; ② 不同人之间, 同一路况、同一肌肉的肌电信号对 比。 通过对比看出: ① 同一人在相同路况下行走 时, 不同时间各肌肉 EM G 的重复性很好; ② 不同 人的同一肌肉肌电信号幅值大小有差异, 但一个步 态周期内的变化趋势十分相似。 这说明不同人相同 肌肉在步行中具有相似的活跃性 (见图 3)。因此, 当 进行肌电信号特征值分析时, 若是针对变化趋势提 取的特征值, 不同个体间的特征值将是相同的 (至少 相差不多) , 若是针对幅值提取的特征值, 不同个体 需设定不同的阈值。
图 1 下肢表面肌电测量系统框图
关键词: 表面肌电信号; 信号分析; 下肢
中图分类号: R 318
文献标识码: A
采用双极型, 为了减少信号噪声, 提高电路对共模信 号的抑制能力, 在两个电极中间插入了一个无关电
文 章 编 号: 100020054 (2000) 0820073204
极。 只需将表面电极紧贴皮肤, 即可测得表面肌电
第四章 肌电信号的检测与处理
表面皮肤电极
肌电极的分类比较
针电极
表面皮肤电极
特点
电极与身体的接触面积小，作用区域小，使用简便，对受试者无损害，作用区
受试者有一定损伤。
域大，测量存在不一致性。
使用领域 临床医学，提取单一运动单位动作电位 运动生物力学，假肢控制领域。
2、电极的一些基本结论 （1）半电池电势现象
产生：电荷携带者在金属电极与电解质溶液之间的接界处互换电荷，引起接
两电极同时处于细胞膜外
如果细胞未收刺激或损伤，细胞膜表面个点电位相等，不能测量电位差。
让微电极缓慢推进刺入细胞内，在电极刺穿膜时记录仪上显示一个电位跃变，
细胞膜 2 侧存在电位差称为跨膜静息电位。
膜电位的特性：膜内较膜外为负。
2、动作电位
① 兴奋性：一切有生命的细胞或组织对外界刺激反应的共同特性称为可兴奋
5、骨骼肌纤维分类 根据肌纤维内肌红蛋白含量分类：
红肌纤维：收缩速度慢，耐力好 白肌纤维：收缩速度快，耐力差 根据收缩快慢分： 慢缩肌Ⅰ型（ST）纤维 快缩肌Ⅱ型（FT）纤维
慢缩肌
快缩肌
纤维 肌红蛋白和肌糖元 肌浆 线粒体
较细 较多 较多 较多
较粗 较少 较少 较少
肌浆网 Z线 毛细血管 含氧化酶
不发达 较粗且不明显 丰富 较多
活动。 ③ 联合神经元：接受感觉神经元传来的神经冲动，进行信息的分析和综合，
并传入运动神经元引起效应活动。 4、神经纤维：神经元胞浆突起的延长部分称为神经纤维。 组成： 轴突
鞘状结构 分类：有髓神经纤维、无髓神经纤维
4.4 肌肉的收缩电生理
一、概述
人体电现象的应用领域：
心电图 ECG
脑电图 EEG 肌电图 EMG 眼电图 EOG
(完整word版)肌电信号的识别.(DOC)
燕山大学课程设计说明书题目：肌电信号分析及动作识别学院（系):电气工程学院年级专业：10级仪表三班学号：学生姓名：指导教师:教师职称: 教授讲师电气工程学院《课程设计》任务书基层教学单位：自动化仪表系指导教师:谢平张淑清目录第一章摘要 (2)第二章系统总体设计方案 (3)第三章肌电信号的时域参数处理及其分析 (4)第四章肌电信号的频域处理方法及其分析 (7)3。
1 FFT分析 (7)3。
2 功率谱分析 (8)3.3 倒谱分析 (9)3。
4 平均功率频率MPF和中值频率 (10)第五章Matlab程序及GUI (11)第六章系统整体调试及结果说明 (24)第七章学习心得 (24)参考文献 (25)第一章摘要肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加,反映了神经，肌肉的功能状态,在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。
其种类重要有两种:一,临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小,定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测方法，其应用收到了一定的限制。
二,表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,属于无创伤性，操作简单,病人易接受，有着广泛的应用前景.主要应用领域有：一，仿生学。
提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动，利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展。
二，康复工程.如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。
通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生，便于进行合理的治疗和训练。
三,运动医学。
表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态，有助于建立科学的训练方法。
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心
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平
肌 滑
组 肌
织 组
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随
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TP
3、 肌 肉 的 生 物 化 学 过 程
能 源 ： ATP
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ì肌
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肌
动 球
蛋 蛋
白 白
质 质
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肌
肉
组
成
4、骨骼肌的一般形态结构 肌腱：肌肉借助于肌腱附着于骨骼 2 端，形成带动人体运动的动力机构。 肌束：许多成束排列的肌纤维称为肌束。
性。
② 可兴奋细胞：神经细胞
肌细胞
腺细胞
三、生物电现象的产生原理
形成浓度差的电动势物理模型
黄伟
生物医学工程
用半透膜隔开不同浓度的电极质 kcl，Nacl。
4.5 肌电信号检测的普遍问题
一、概述 1、肌肉电现象
由神经系统传来的兴奋冲动在运动终板处造成乙酰胆硷的释放，在肌纤维上 形成可传导的动作电位。而运动单位动作电位在传导过程中出现的容积导体电现 象，在人体中形成随时间变化，且具有一定空间分布的电场，称为肌肉电现象。 2、肌电检测与处理的应用 （1）临床使用领域
黄伟
生物医学工程
肌内膜
肌束膜：由胶质纤维和弹力纤维组成。
肌外膜
动脉、静脉：
神经
构成一块肌肉的共同要素
ì肌 腱 （ 2个 或 更 多 ）
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肌
组
织
ïï í
血
管
ï
ì动 脉
í î
静
脉
ï ï神 经 纤 维 ïî
ì运 动 神 经 纤 维
í î
感
觉
神
经
纤
维
肌纤维包含： 细胞间隙 血管 结缔组织
骨骼肌细胞的组成
黄伟
生物医学工程
黄伟
生物医学工程
1. 肌肉的作用 ① 骨骼周围的骨骼肌收缩实现行走、持物、吞咽和表情。 ② 壁内的平滑肌组织收缩与舒张协调运动实现内脏管道器官的蠕动和血管
口径的变化。 ③ 心脏壁内的肌肉组织收缩与舒张是推动血液循环流动的主要动力来源。
2、 肌 组 织 分 类
依据形态、功能、和位置等方面的特点分：
ì骨 骼 肌 组 织 ： 受 收 缩 意 识 支 配 ， 称 随 意 肌
肌电图机：快速精确的检测和记录肌电信号。 （2）运动训练和生物力学研究领域 二、容积导体导电与介质的影响
在肌电信号检测中，肌纤维处于容积导体中，产生动作电位，而通过容积导 体记录到的肌电单位是具有一定分布的几百条肌纤维的电活动。 研究问题：
在临床上，单一运动单位动作电位的波形对诊断具有实际意义，因此通过信 号处理提取单一运动单位动作电位波形，并分析波形的特征是肌电检测的重要问 题。 三、肌电信号检测中的主要问题 1、肌电检测系统的构成
界处离子浓度发生变化，形成电偶层，产生电势差，又称为半电池电势。
影响：由于肌电检测中，半电池电势不稳定，在测量系统中产生噪声或引起
记录基线的漂移。
半电池电势现象
解决问题：
在电极设计和选用时，要尽量使用半电池电动势小且稳定、不易级化的材料；
在电路设计中，要设法使电极电位与被测信号分离，消除电极噪声的影响；
5、骨骼肌纤维分类 根据肌纤维内肌红蛋白含量分类：
红肌纤维：收缩速度慢，耐力好 白肌纤维：收缩速度快，耐力差 根据收缩快慢分： 慢缩肌Ⅰ型（ST）纤维 快缩肌Ⅱ型（FT）纤维
慢缩肌
快缩肌
纤维 肌红蛋白和肌糖元 肌浆 线粒体
较细 较多 较多 较多
较粗 较少 较少 较少
肌浆网 Z线 毛细血管 含氧化酶
不发达 较粗且不明显 丰富 较多
两电极同时处于细胞膜外
如果细胞未收刺激或损伤，细胞膜表面个点电位相等，不能测量电位差。
让微电极缓慢推进刺入细胞内，在电极刺穿膜时记录仪上显示一个电位跃变，
细胞膜 2 侧存在电位差称为跨膜静息电位。
膜电位的特性：膜内较膜外为负。
2、动作电位
① 兴奋性：一切有生命的细胞或组织对外界刺激反应的共同特性称为可兴奋
发达 较窄且明显 较少 较少
依靠
有氧代谢
无氧糖酵解代谢
疲劳程度
不易
易
有利
维持等张耐力性活动 快速收缩运动
三、肌肉的收缩
肌原纤维的组成：
粗肌丝：由肌球蛋白质分子组成
细肌丝：由肌动蛋白分子组成
肌肉收缩的普遍机理：
黄伟
生物医学工程
骨骼肌收缩是肌节中，粗、细 2 种肌丝相互滑行导致肌肉收缩。肌纤维收缩 的机理是因为横桥含有丰富的 ATP，具有结合肌动蛋白丝的能力。 四、肌肉的神经系统
表面皮肤电极
肌电极的分类比较
针电极
表面皮肤电极
特点
电极与身体的接触面积小，作用区域小，使用简便，对受试者无损害，作用区
受试者有一定损伤。
域大，测量存在不一致性。
使用领域 临床医学，提取单一运动单位动作电位 运动生物力学，假肢控制领域。
2、电极的一些基本结论 （1）半电池电势现象
产生：电荷携带者在金属电极与电解质溶液之间的接界处互换电荷，引起接
50Hz 的电场干扰 50Hz 的磁场干扰 两种干扰的比较
比较 引入
50Hz 的电场干扰 分布电容中形成的位移电流
50Hz 的磁场干扰 通过感性偶合引入
措施
通过提高放大系统的共模抑制能增大信号线和干扰源之间
Hale Waihona Puke 力，抑制干扰的距离
合理接地的措施：合理设计电路的接地方式是抑制干扰比不可少的措施： 接地良好，减小公共阻抗产生的干扰电压和抑制容性偶合。 避免形成接地环路而产生接地电位差或引入磁场干扰，以避免由于测试系统
干扰：外部干扰源对被侧信号的扰动。 噪声：测量系统内部固有的扰动。
黄伟
生物医学工程
肌电放大系统设计的问题：
低噪声的电子线路设计，减少噪声与干扰的不利影响。
（3）安全问题 系统测试的稳定可靠和不易发生造作失误
不会对人体造成伤害
在仪器设计中，必须符合安全方面国家制定的标准。
四、生物电极的基本特性
1、肌电极的分类 针电极
第四章 肌电信号的检测与处理
4.2 概述
一、肌肉运动信息检测 肌肉是人体运动系统重要的组成部分，在人体中肌肉是将化学能量转换为机
械运动（机械能）的生物机器，人体的各种运动都或多或少与肌肉的活动有关。 因此，对肌肉运动信息的各种测试构成了人体运动检测的重要内容。 二、肌肉检测的内容
1. 肌肉运动的外部表现：收缩力量、收缩速度、做功能力。（肌肉力学指标） 2. 肌肉运动时的能量供应、循环呼吸等。（生理、物理、化学指标） 3. 肌电信号的检测。（肌肉运动时的电生理指标） 三、肌电信号检测的发展 1、认识期：肌肉的收缩与电有关。（蛙类的肌肉收缩实验） 2、缓慢发展期： 检测到人体肌肉自愿收缩时，能产生电信号。 记录到人臂肌肉的电势差 观察到肌电图（诺贝尔奖） 3、新测量技术的应用 实现了肌电信号的定量分析 这一时期为：应用于临床肌电图学、肌电控制假肢的应用提供了良好的理论 基础。 四、肌电信号的检测和处理的应用领域 1、临床医学 诊断某些椎体外神经肌肉病变 运动神经元疾病 多发性神经炎 肌病、末梢运动神经纤维传导 终板功能 脊髓的反射功能 假肢的控制 2、康复工程和生物反馈领域 研究利用表明肌电信号作为功能电刺激的控制信号，从而达到反馈调节的作 用。 3、运动医学和人机工程学 通过利用表面肌电谱分析，判断肌肉疲劳程度、区分肌肉中快肌和慢肌成分 的比例。 4、体育训练和运动生物力学领域 4.3 肌肉的解剖与生理基础 一、概述 肌肉的功能：把食物氧化产生的化学能转化成力和机械功，它通过自身的收 缩而对外做功，从而对环境发生作用。 特点：肌肉之能拉动物体而不能推动物体。 二、肌肉的一般结构
提高测量电路的输入阻抗，减小电极级化电位影响。
（2）电容现象 在肌电检测中，接界处存在电容，电极呈现一定的阻抗特性。
五、肌电测量中的干扰与噪声
1、干扰源及干扰的引入方式 （1）干扰源
能够发出一定的电磁能量而影响周围电路正常工作的物体或设备统称为干
扰源。
工频干扰：存在 220v 交流供电线路及电器是最直接的 50Hz 干扰源，称为 工频干扰。
活动。 ③ 联合神经元：接受感觉神经元传来的神经冲动，进行信息的分析和综合，
并传入运动神经元引起效应活动。 4、神经纤维：神经元胞浆突起的延长部分称为神经纤维。 组成： 轴突
鞘状结构 分类：有髓神经纤维、无髓神经纤维
4.4 肌肉的收缩电生理
一、概述
人体电现象的应用领域：
心电图 ECG
脑电图 EEG 肌电图 EMG 眼电图 EOG
1. 神经组织的构成： 神经细胞：神经组织的构造和功能单位 神经胶质细胞
2. 功能 感受刺激、产生兴奋和传导兴奋的功能。 神经细胞：感受体内外的各种刺激和传导神经冲动。 神经胶质细胞：不具备产生和传导兴奋的能力，对神经细胞起支持、绝缘、 输运营养排出代谢废物以及防御等作用。 3. 神经元的分类 ① 感觉神经元：接受感受器传来的神经冲动，传入中枢区。 ② 运动神经元：中枢冲动传给效应器，引起骨骼肌和平滑肌以及腺体的分泌
皮
电反应 GSR
生理学研究表明：电现象并不是器官或器官机能活动的副产品或伴随物，而
是细胞实现一些重要生理机能的关键或决定因素。
二、兴奋细胞的静息电位和可兴奋细胞的动作电位
1. 静息电位：细胞未受到刺激时，存在于细胞膜内外 2 侧的电位差。
测量：S 为对细胞刺激的电极，R 为测量记录电极。
静息电位的测量
与人体之间地电位的差异而引入干扰。 3、测量系统的噪声 放大电路的噪声源： 有源器件
无源器件 4、实现系统低噪声设计的一些措施：
（1）选用低噪声的元器件 （2）—合理分配多级放大系统的各级增益 （3）选择合适的工作频带宽度 （4）严格工艺要求，如提高焊接的可靠性和均匀性等。 六、对肌电放大器的要求 1、高输入阻抗 2、高共模抑制比 3、增益、动态范围和频宽 4、低噪声、低漂移