肌电信号实时处理在人工呼吸机触发模式上的应用
人类动态肌肉电信号的特征与应用
人类动态肌肉电信号的特征与应用人类肌肉电信号是指肌肉活动时产生的电信号,通常称为肌电信号(EMG)。
肌电信号是神经元和肌肉之间传递信息的结果,能够反映肌肉的收缩情况和极限,是评价运动功能的重要指标。
肌电信号学是用来研究人类肌肉电信号特征和其应用的学科。
1.人类肌电信号特征1.1 信号来源肌电信号的基本来源是驱动肌肉的神经元和肌肉纤维。
在运动过程中,运动神经元会接收到中枢神经系统的命令,向肌肉发出电信号,从而使肌肉运动。
肌电信号的源头是在神经肌接头处,其信号随后传入肌肉纤维,在运动过程中产生不同的电信号。
1.2 信号特点从信号形态上看,肌电信号通常呈现为周期性振荡,而且递增递减相对稳定。
其振幅和频率取决于不同的肌群、肌纤维类型和运动强度等因素。
可以通过采用多种信号处理方法,来研究肌电信号特定的频率和幅度,以达到更准确的分析结果。
2.肌电信号的应用2.1 运动评估肌肉活动时肌电信号的变化可以反映不同的运动状态,因此可用于评估肌肉功能,如肌力、持久力和反应等。
运动评估的目的通常是确定肌肉活动的模式和特征,以便更好地控制和协调肌肉功能。
常见的评估项目有静态状况下的肌肉对称性、动态模式下肌肉对称性和静态对称性比较等。
2.2 运动康复肌电信号分析技术在康复治疗中的应用越来越广泛。
通过监测肌肉对于康复理疗的反应,可以制定更为准确的个性化康复治疗方案,帮助康复者实现更快的肌肉功能恢复。
与传统医疗方法相比,肌电信号分析技术更直接反映康复进展,因此被认为是现代康复治疗中的一项重要手段。
2.3 运动控制肌电信号是控制肌肉活动的重要信号,利用肌电信号分析技术,可以控制機能细胞兴奋性、平衡和运动。
肌电信号分析技术在智能假肢的开发中有广泛应用,例如实现指肢运动,可以更加自如地进行精细的物品抓取操作。
除此之外,肌电信号分析技术还有助于为残疾人提供更全面的运动控制功能。
总之,人类肌电信号分析技术被广泛应用于运动评估、运动康复和运动控制等方面。
表面肌电的原理与应用
表面肌电的原理与应用1. 引言肌电图(electromyogram,EMG)是记录肌肉活动的一种方法,通过检测肌肉表面的电活动来分析肌肉的收缩情况。
表面肌电(surface EMG,sEMG)是指通过电极贴附在肌肉表面来获取肌电信号的一种方法。
本文将介绍表面肌电的原理和它在医学和科学研究中的应用。
2. 表面肌电的原理表面肌电是通过贴附在肌肉表面的电极来检测肌肉产生的电信号。
当肌肉收缩时,肌肉纤维会发生电活动,这些电活动可以在肌肉表面被电极捕捉到。
表面肌电信号主要包括两种类型的活动:肌电阶跃和肌电波形。
•肌电阶跃:肌电阶跃是指肌肉在开始收缩时的电信号变化,通常表现为一个电压阶跃。
肌电阶跃的幅度和速度可以反映肌肉收缩的强度和快慢。
•肌电波形:肌电波形是指肌肉收缩过程中的电信号变化,通常表现为一个周期性的波形。
肌电波形的形态可以反映肌肉收缩的时程和模式。
表面肌电信号在获取后可以进行信号处理和分析,以提取相关的特征参数和信息。
3. 表面肌电的应用3.1 生物医学研究表面肌电在生物医学研究中有广泛的应用。
它可以用于研究肌肉生理功能,如肌肉的力量和疲劳特性。
通过分析表面肌电信号,可以评估肌肉的力量和稳定性,并了解肌肉的疲劳程度。
表面肌电还可以用于研究肌肉运动控制和协调,如运动技能的学习和训练。
3.2 运动医学表面肌电在运动医学中有重要的应用价值。
它可以用于评估肌肉功能和运动性能,以及运动损伤的康复。
通过分析表面肌电信号,可以判断肌肉的活动模式和协调性,发现潜在的运动损伤风险。
表面肌电还可以用于指导运动康复训练,根据肌电信号的变化调整训练计划,促进康复效果。
3.3 人机交互表面肌电在人机交互领域也有广泛的应用。
通过捕捉肌电信号,可以实现人体姿势和手势的识别。
通过分析表面肌电信号,可以识别人体肌肉的活动模式,并将其转化为相应的控制指令,实现与计算机、智能设备的交互。
3.4 生物反馈训练表面肌电也可以被应用于生物反馈训练中。
肌电信号处理技术在康复治疗中的应用优化方案
肌电信号处理技术在康复治疗中的应用优化方案近年来,肌电信号处理技术的应用在康复治疗中得到了广泛的关注。
肌电信号是人体运动产生的生物电信号,利用这些信号可以获得有关肌肉活动的信息,从而帮助康复患者恢复运动功能。
然而,目前存在一些问题,如噪声干扰、信号处理复杂度高等,影响了肌电信号处理技术在康复治疗中的应用效果。
本文将提出一些优化方案,以解决这些问题。
首先,针对肌电信号中存在的噪声干扰问题,我们可以采用滤波算法来减少这些干扰。
滤波算法可以根据肌电信号的特点设计,如选择合适的滤波器类型和参数,以滤除不相关的信号。
常用的滤波器方法包括低通滤波器和高通滤波器。
低通滤波器可以去除高频噪声,而高通滤波器可以去除低频噪声,使得肌电信号更加清晰和稳定。
此外,还可以使用自适应滤波算法,根据信号变化来动态调整滤波器参数,提高滤波效果。
其次,为了降低肌电信号处理的复杂度,我们可以采用特征提取和模式识别的方法。
特征提取是将复杂的肌电信号转化为简洁且有意义的表示形式的过程。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征。
时域特征包括均值、方差等统计量,频域特征包括功率谱密度、频率特征等。
通过提取这些特征,我们可以更好地理解肌电信号的特点,进一步分析和处理。
模式识别是将不同的肌电信号模式分类的过程,可以使用机器学习算法,如支持向量机、决策树等。
通过模式识别的方法,我们可以实现对不同运动模式的识别和分析,更好地指导康复治疗的进行。
此外,为了提高肌电信号处理技术在康复治疗中的精确度和稳定性,我们可以结合传感器技术和实时反馈。
传感器技术可以用于获取更精确的肌电信号,如高分辨率肌电信号采集电极,可以提供更多的信号细节。
实时反馈可以即时将处理后的肌电信号输出给患者,并根据信号的变化提供相应的反馈。
这样,患者可以根据反馈调整自己的运动姿势或力度,更好地控制运动准确度和稳定性。
实时反馈还可以结合虚拟现实技术,为患者提供更加具有沉浸感的训练环境,增加康复治疗的参与度和乐趣。
表面肌电信号检测电路在人体工程学与人机交互中的应用研究
表面肌电信号检测电路在人体工程学与人机交互中的应用研究在人体工程学与人机交互领域,表面肌电信号检测电路起着关键作用。
通过采集和分析肌电信号,可以实现对人体肌肉活动的监测和控制,从而为人机交互提供更丰富的方式和更高效的手段。
本文将针对表面肌电信号检测电路的应用进行研究探讨,并分析其在人体工程学与人机交互中的具体应用场景。
1. 表面肌电信号检测电路的工作原理表面肌电信号检测电路是一种通过电极将肌电信号从人体皮肤表面采集并转化为可测量电压信号的装置。
其工作原理基于肌肉收缩和松弛时产生的微弱电流信号,通过电极的接触,将信号传输至电路中的放大器进行放大和滤波处理,最终输出可供分析的肌电信号。
2. 表面肌电信号检测电路的硬件结构和关键组件表面肌电信号检测电路通常包括电极、增益放大器、滤波器和模数转换器等关键组件。
电极负责将肌电信号从皮肤表面采集,并将信号传输至放大器。
增益放大器用于放大电极采集到的微弱信号,以提高信号的可靠性和可测性。
滤波器用于去除噪声和干扰信号,保留肌电信号的主要频段。
模数转换器将模拟信号转换为数字信号,以便进一步分析和处理。
3. 表面肌电信号检测电路在人体工程学中的应用研究表面肌电信号检测电路在人体工程学中具有广泛的应用研究价值。
通过对肌电信号的采集和分析,可以实现对肌肉活动的监测和评估。
例如,在人体姿势控制研究中,通过检测肌电信号的变化,可以评估人体各个部位的肌肉活动水平,并分析身体姿态的稳定性和疲劳程度。
此外,在人体运动分析和运动康复领域,肌电信号检测电路可以用于评估和改善运动技能,辅助康复训练,提高康复效果。
4. 表面肌电信号检测电路在人机交互中的应用研究表面肌电信号检测电路在人机交互中也发挥着重要作用。
通过将肌电信号与计算机系统进行连接和交互,可以实现更自然、更智能的人机交互体验。
例如,在虚拟现实领域,通过采集用户的肌电信号并将其映射到虚拟角色的动作上,可以实现用户身体动作在虚拟环境中的直接反映,提高沉浸感和互动性。
肌电信号采集技术的原理与应用
肌电信号采集技术的原理与应用肌电信号是人体肌肉运动所发出的微弱电信号,可以通过肌电信号采集技术进行测量和分析。
这项技术广泛应用于医学与生理学研究、人体运动控制、运动康复等领域。
本文将介绍肌电信号的原理及其应用。
一、肌电信号的原理肌肉运动时,身体内部的神经系统会向肌肉发出指令,激活肌肉收缩。
肌肉收缩时,肌纤维会释放出电位,形成肌电信号。
这些信号可以通过肌电信号采集技术测量和记录。
肌电信号采集技术主要由肌电电极和信号放大器两部分组成。
肌电电极通常放置在皮肤表面,通过传导胶贴附着于皮肤上,并与肌肉直接接触。
肌电电极的放置位置至关重要,不同肌肉的放置方法也会有所不同。
信号放大器则负责放大采集到的肌电信号,并将其转换成数字信号进行处理和分析。
信号放大器的放大倍数和滤波器设置会影响信号的质量和准确性。
二、肌电信号的应用1. 运动控制及评估肌电信号采集技术可以被用来控制人体运动。
例如,人体姿势感应器可以通过肌电信号采集技术监测人体肌肉活动,控制机器人的运动,用于康复治疗和假肢控制等。
此外,肌电信号还可以用于评估人体运动水平和运动损伤情况。
例如,采集肌肉收缩力量和运动角度的数据,可以评估肌肉无力症和骨骼肌肉疾病等运动障碍。
2. 生理学研究肌电信号采集技术在生理学研究领域有广泛应用。
例如,研究者可以通过采集和记录肌电信号,了解人体肌肉的收缩和放松,探究肌肉力量和运动模式等运动机理。
此外,肌电信号还可以用于研究人体运动的疲劳和适应等生理学现象,如通过对肌肉效应的系统测量来评估训练效果、运动负荷和锻炼负担等方面的变化。
3. 康复治疗肌电信号采集技术可以直接应用于康复治疗。
例如,在肌肉康复治疗中,可以采用肌电信号来监测肌肉收缩情况、练习肌肉协调性和力量等,通过控制人体运动来达到恢复和治疗的效果。
此外,肌电信号还可以用于评估康复治疗的效果和质量,提高医学康复治疗的准确性和效率。
总之,肌电信号采集技术在医学和生理学领域发挥了重要的作用,它不仅可以用于控制人体运动、评估人体肌肉状况和康复治疗,还可以通过研究肌肉机理和生理学现象来增进我们对人体生理功能和运动系统的认识。
基于sEMG信号的实时控制系统
基于sEMG信号的实时控制系统作者:陈玉如周鹏辉张永福李玉榕来源:《物联网技术》2019年第02期摘要:为了使偏瘫或截肢患者能够通过表面肌电信号进行更有效的康复训练,使用MYO 手环采集上肢肌电信号进行数据预处理、特征提取及分类器的训练,识别出目标动作后,对上肢机械设备进行实时控制。
文中主要采用Matlab编程,通过对多种类上肢动作肌电信号的采集与识别,设计出一套实时上肢动作模式识别系统。
表面肌电信号作为假肢与机械臂的控制源,展现出很大的潜力和优势,特别是在医疗康复领域,可帮助患者进行更有效的康复训练,同时也极大地推动了人机互动向更人性化方向发展。
关键词:MYO手环;上肢;表面肌电信号;模式识别系统中图分类号:TP277 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2019)02-00-040 引言肌电信号蕴含着丰富的人体运动信息,是患者自身意图的重要体现[1]。
若能够通过肌电信号识别出运动意图,进而指导患者进行有效的康复训练,必然使得康复效果得到进一步提升。
通过肌电信号识别出患者的肌肉运动意图是人机交互应用的关键,被广泛应用于医疗康复、假肢控制等领域[2-3]。
目前,国内外对于医疗康复机器人的研究比较成熟,其控制源主要分为两大类。
一类是运动传感器,如Andreas等使用陀螺仪传感器和机器学习的方法实现了对节拍手势的识别[4]。
国内胡馨月[5]等人使用加速度传感器进行手势识别,对三维空间交互模式进行深入研究。
另一类是利用肌电传感器,最早的报道即Reitert[6]在1948年首次将sEMG信号用于假肢控制。
近年来,肌电控制的研究者开始探索为截肢或偏瘫患者提供医疗康复效果更好的肌电假手,如Carrozza[7]采用有限状态机实现了单自由度的肌电假手控制。
相比于运动传感器,肌电传感器作为控制源具有以下优点[8]:(1)sEMG超前于实际动作,具有提前预判的特点,该特点使得系统更类似于人脑控制肢体运动,交互方式更容易接受;(2)sEMG实时性好,信号采集方便,采集范围大,具有安全无创伤等特点,能够顺应偏瘫患者生理状态的特殊性,更适合医学应用。
表面肌电信号检测电路在人机交互中的应用探索
表面肌电信号检测电路在人机交互中的应用探索随着科技的不断发展,人机交互技术逐渐成为现代生活中不可或缺的一部分。
表面肌电信号检测电路作为一种常用的生物信号检测技术,广泛应用于人机交互领域。
本文将探索表面肌电信号检测电路在人机交互中的应用,并讨论其技术原理和未来的发展前景。
一、表面肌电信号检测电路的基本原理表面肌电信号是人体肌肉活动产生的生物电信号,用于表达动作意图和控制肌肉运动。
表面肌电信号检测电路通过电极采集肌肉表面的生物电信号,并将其转化为数字信号进行分析和处理。
其基本原理是利用生物电信号在肌肉表面产生的微弱电流,通过电极对其进行采集和放大,经过滤波和放大等处理后,经过模数转换器转化为数字信号,实现对肌肉活动的监测和分析。
二、表面肌电信号检测电路在人机交互中的应用1. 手势识别表面肌电信号检测电路可以应用于手势识别技术中。
通过采集用户手部肌肉的表面肌电信号,可以实时监测用户手势的变化,进而实现对计算机或其他设备的操控。
例如,通过手指和手腕的肌肉活动,可以实现对屏幕的滑动、缩放等操作,使用户能够更加自由和直观地与设备进行交互。
2. 肌电游戏表面肌电信号检测电路可以应用于肌电游戏中。
通过采集用户肌肉活动所产生的表面肌电信号,可以将用户的肌肉活动转化为游戏中的动作。
例如,通过检测玩家的肌肉收缩程度和频率,可以实现对游戏角色的控制,使游戏更加具有真实感和互动性。
3. 身体健康监测表面肌电信号检测电路还可以应用于身体健康监测中。
通过采集肌肉的表面肌电信号,可以监测和分析用户的运动状态、疲劳程度等身体指标,帮助用户进行身体健康管理。
例如,在体育训练中,可以通过监测运动员的肌肉活动情况,评估其训练效果和身体状况,并进行相应的调整和改进。
三、表面肌电信号检测电路的发展前景随着人机交互技术的不断发展,表面肌电信号检测电路具有广阔的应用前景。
其在虚拟现实、智能医疗、智能机器人等领域都有着重要的应用价值。
未来,随着传感器技术的进一步改进和算法的优化,表面肌电信号检测电路将会变得更加精准和可靠,为人机交互技术的发展提供强有力的支持。
基于模式识别的肌电信号处理技术研究与应用
基于模式识别的肌电信号处理技术研究与应用肌电信号(Electromyographic signals)是从肌肉产生的电信号,可以反映肌肉活动的特征和变化。
由于肌电信号具有丰富的信息,它在医学、运动科学和人机交互等领域有着广泛的应用。
为了更好地应用肌电信号,模式识别技术成为了处理肌电信号的重要手段。
本文将探讨基于模式识别的肌电信号处理技术的研究和应用。
一、肌电信号的特点肌电信号是由肌肉中肌纤维的电活动引起的。
在肌肉收缩和放松过程中,肌纤维会发出电信号,这些信号可以通过电极捕获和记录下来。
肌电信号具有以下特点:1. 高时域分辨率:肌电信号的采样频率一般在千赫兹量级,可以准确捕捉肌肉活动的快速变化。
2. 丰富的频谱信息:肌电信号在频域上具有较宽的频谱范围,不同频率成分反映了不同的肌肉活动特征。
3. 噪声干扰:肌电信号容易受到干扰,如肌肉运动外部环境噪声的影响,这对信号的处理和分析提出了挑战。
二、肌电信号的模式识别处理模式识别技术能够从输入数据中学习和提取特征,然后根据已有的模型进行分类或预测。
在肌电信号处理中,模式识别技术可以用于以下几个方面:1. 动作识别:通过对肌电信号进行特征提取和模式匹配,可以实现对不同动作的识别。
这对于康复训练、运动控制等领域有着重要的应用价值。
2. 疾病诊断:模式识别技术可以对肌电信号进行分析,从而实现对某些疾病(如肌无力、帕金森病等)的早期诊断和评估。
3. 肌肉疲劳监测:通过分析肌电信号的频谱特征和时域指标,可以实现对肌肉疲劳程度的监测和评估,为运动员的训练和康复提供指导。
4. 机器人控制:将模式识别技术与肌电信号处理相结合,可以实现人机交互中的肌电控制,使机器人能够根据肌电信号的变化实现对肌肉力量和运动意图的感知和响应。
三、肌电信号处理技术的应用案例1. 动作识别系统:基于模式识别的肌电信号处理技术在康复训练中有着广泛的应用。
通过采集和处理肌电信号,可以实时识别患者的某个特定动作,并进行实时的反馈和指导。
肌电信号的特征提取与智能医疗应用研究
肌电信号的特征提取与智能医疗应用研究肌电信号(Electromyographic signals,EMG)是人体肌肉活动所产生的电信号,它可以通过非侵入性的方式测量肌肉的运动和活动。
肌电信号的特征提取是对肌电信号进行分析和处理,以提取有用的信息并为智能医疗应用做准备。
本文将介绍肌电信号的特征提取方法,并探讨其在智能医疗领域中的应用。
肌电信号的特征提取是通过对信号进行数学处理和分析,从中提取出有助于识别和分类的特征。
常用的特征参数包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征是指信号在时间上的变化特征,常用的时域特征有均值、方差、峰值和波形参数等。
通过分析肌电信号的时域特征,可以揭示肌肉活动的幅度、持续时间和稳定性等信息。
频域特征是指信号在频率上的分布特征,常用的频域特征有功率谱密度、频率变化和谱熵等。
通过分析肌电信号的频域特征,可以分析肌肉活动的频率成分和能量分布情况。
时频域特征是指信号在时域和频域上的联合变化特征,常用的时频域特征有小波变换、瞬时频率和功率谱矩阵等。
通过分析肌电信号的时频域特征,可以揭示肌肉活动在时间和频率上的变化情况。
特征提取的方法和算法有很多种,如自相关函数、小波变换、功率谱估计和瞬时频率分析等。
这些方法可以结合使用,提取出更加准确和丰富的特征,以供后续的数据处理和分析。
肌电信号的特征提取在智能医疗领域中有广泛的应用前景。
一方面,肌电信号的特征提取可以用于肌肉疾病的诊断和治疗。
通过分析肌电信号的变化特征,可以判断肌肉功能的异常情况,并指导临床医生进行针对性的治疗措施。
另一方面,肌电信号的特征提取可以用于健康监测和运动控制。
通过实时监测肌电信号的变化,可以评估身体健康状况和运动负荷,为个性化的健康管理和运动指导提供参考。
在智能医疗应用方面,肌电信号的特征提取可以与机器学习和人工智能技术结合,实现自动化和智能化的诊断和治疗。
通过建立肌电信号的模型和算法,可以实现对肌电信号的自动识别、分类和预测,提高诊断的准确性和效率。
肌电信号处理技术研究及其在康复治疗中的应用
肌电信号处理技术研究及其在康复治疗中的应用近年来,随着人们对康复治疗的重视,越来越多的研究人员开始关注肌电信号处理技术在康复治疗中的应用。
肌电信号处理技术是指对人体肌肉发出的电信号进行采集、滤波、放大、放大处理等过程的综合应用,它能够帮助医生更加精准地评估患者的肌肉运动情况、了解病情发展趋势,并在康复治疗中发挥重要作用。
一、肌电信号的采集、滤波与放大肌电信号的采集是指使用肌电图(EMG)设备对肌肉发出的电信号进行采集。
肌电信号的采集需要在患者睡眠、休息或进行其他活动时进行,以便捕捉到其肌肉发出的电信号并进行处理。
采集得到的信号经过处理后,可以通过口腔、鼻腔和肛门等部位传递给信号采集器。
此外,由于肌肉电信号是微弱的信号,所以在采集时需要进行信号放大和滤波,以保证信号质量,避免外部干扰。
二、肌电信号的处理肌电信号的处理是指对采集得到的肌电信号进行处理,如去除噪声、滤波、放大、增强等。
其中最常见的处理方式是使用数字信号处理技术,对采集到的肌电信号进行数学计算和算法处理,以获得有效的结果,并进行数据分析和处理。
三、肌电信号在康复治疗中的应用肌电信号处理技术在康复治疗中的应用非常广泛。
例如,在脑卒中的治疗中,使用肌电信号处理技术可以对患者的肌肉运动功能进行定量评估,以便医生更好地了解其肌肉情况,制定更好的康复方案。
此外,在痉挛性疾病(如帕金森病和多发性硬化症)的治疗中,使用肌电信号处理技术可以监测患者的肌肉运动情况,并及时调整治疗方案,以达到最佳治疗效果。
此外,肌电信号处理技术还可以应用于运动医学领域。
例如,在竞技运动训练中,使用肌肉电信号处理技术可以对运动员的肌肉运动情况进行定量分析,提高运动员的训练效率和运动表现。
同时,它可以帮助运动员更好地了解自己的身体状况,预防和减少运动损伤。
四、结语肌电信号处理技术在康复治疗和运动医学领域有着广泛的应用。
随着技术的不断发展和普及,相信肌电信号处理技术将在未来的康复治疗和运动医学中扮演更加重要的角色,为人们提供更准确、精细、个性化的治疗方案和训练方法。
表面肌电信号检测电路的实际应用案例分析
表面肌电信号检测电路的实际应用案例分析表面肌电信号(Surface Electromyography, sEMG)是一种用于测量和记录人体肌肉活动的技术。
通过测量表面电极与肌肉之间的电位差,sEMG可以提供有关肌肉活动强度、时域分布和频域分布等信息。
在医学、运动科学、人机交互等领域具有广泛的应用。
本文将通过对实际应用案例的分析,探讨表面肌电信号检测电路在人体运动分析中的重要性和应用前景。
一、实际案例1:运动康复辅助在运动康复领域,表面肌电信号检测电路被广泛应用于评估患者的肌肉功能和运动恢复情况。
以膝关节损伤康复为例,通过将表面肌电电极贴附在大腿肌肉上,可以实时监测病患在康复训练过程中的肌肉活动情况。
根据不同阶段的训练计划,康复师可以根据sEMG结果调整康复训练的强度和频率,提供有针对性的康复方案。
二、实际案例2:人机交互界面表面肌电信号检测电路可用于人机交互界面的设计与控制。
通过监测用户的肌肉活动,可以实现肌肉电位与指令的映射,从而实现非接触式的人机交互。
例如,用户可以通过肌肉活动来控制电脑游戏、智能家居设备或者机器人。
这种基于sEMG的人机交互方式极大地方便了用户,提供了更加自然、直观的操控体验。
三、实际案例3:姿势监测与运动评估在体育科学和运动训练中,表面肌电信号检测电路也被广泛应用于姿势监测与运动评估。
通过将表面肌电电极贴附在运动员的关键肌肉上,可以记录并分析运动员在训练或比赛过程中的肌肉激活情况。
这不仅有助于评估和改善运动员的运动技能,还可用于预防运动损伤和提高运动表现。
四、实际案例4:康复机器人开发随着技术的不断进步,新兴的康复机器人应用领域也给表面肌电信号检测电路带来了全新的应用前景。
康复机器人通过感知受试者的肌肉活动,可以实时调整机器人的运动参数和力度,在康复训练中提供有针对性的帮助。
表面肌电信号检测电路是康复机器人的重要组成部分,为机器人与患者间的交互提供了准确的肌肉活动信息。
结语:通过对表面肌电信号检测电路实际应用案例的分析,可以看出这项技术在医疗康复、人机交互、体育科学等领域具有重要的应用价值。
人体肌电信号识别技术综述
人体肌电信号识别技术综述人体肌肉是人体活动的重要部分,肌肉的活动能够产生电信号,因此研究肌电信号可以帮助我们理解人体的运动状态和功能特性。
肌电信号的采集和识别技术已经得到了广泛的研究和应用,在医疗、康复和运动等领域都有着重要的应用价值。
一、肌电信号的基础知识肌电信号是肌肉活动时产生的电信号,由肌肉纤维的电活动驱动而产生。
肌电信号分为表面肌电信号和深部肌电信号,表面肌电信号可以通过皮肤采集传递,深部肌电信号需要进一步侵入肌肉组织才能采集到。
表面肌电信号可以通过表面电极或贴片电极进行采集,深部肌电信号需要通过细针电极或肌电棒进行采集。
肌电信号的主要特征是振幅和频率,振幅反映了肌电信号的强度和频率反映了肌电信号的节律。
肌电信号的频率范围在0-500Hz之间,常用的筛选频率在20-500Hz之间,低于20Hz的频率往往是由噪声造成的,高于500Hz的频率往往是无用信号。
肌电信号的振幅和频率与肌肉的活动强度和速度有关系,因此肌电信号可以反映出肌肉的运动状态。
二、肌电信号识别方法1.表面肌电信号识别表面肌电信号是指肌肉表面电活动产生的电信号,可以通过电极贴片(electrode patch)或表面电极(surface electrode)进行采集。
表面肌电信号的主要应用领域为肌肉疲劳监测、肌肉训练、人体姿态控制、人机交互等领域。
表面肌电信号的识别方法包括幅值控制法、时域特征法、频域特征法、时频域特征法等。
幅值控制法是指通过设定幅度阈值的方式对肌电信号进行筛选。
时域特征法是指通过提取肌电信号的幅度、包络线、斜率和平均值等特征来进行识别。
频域特征法是指通过提取肌电信号的功率谱、频率成分来进行识别。
时频域特征法是指同时提取肌电信号的时域和频域信息,利用小波分析等方法进行识别。
2.深部肌电信号识别深部肌电信号是指肌肉组织内部产生的电信号,深部肌电信号的采集需要通过细针电极或肌电棒进行。
相对于表面肌电信号,深部肌电信号更能够反映肌肉组织内部的电活动情况,较为精细和准确。
多通道表面肌电信号同步采样与处理研究
多通道表面肌电信号同步采样与处理研究作者:陈蕾林明星代成刚吴筱坚来源:《现代电子技术》2020年第04期摘; 要: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。
关键词:表面肌电信号; 多通道信号; 同步采集; 信号处理; 人机交互系统; 系统测试中图分类号: TN911.7⁃34; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码: A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号:1004⁃373X(2020)04⁃0017⁃04Synchronous sampling and processing of multi⁃channel surface myoelectric signalCHEN Lei1, LIN MIngxing1,2, DAI Chenggang1, WU Xiaojian1,2(1. School of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China;2. Key Laboratory of High?efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, Jinan 250061, China)Abstract: Surface myoelectric signals (sEMG) play an important role in thehuman⁃computer interaction system of rehabilitation robot. As the single channel EMG signals has been unable to meet the need to obtain more information, an eight⁃channel myoelectric signal synchronous acquisition system is designed. The system includes surface electrode patch,instrumentation amplifier, bandpass filtering and secondary amplification, 50 Hz notch filter,synchronous acquisition ADC, wireless bluetooth module and so on. The testing experiment results show that the acquisition system can well collect the sEMG of human body and effectively eliminate the common mode noise and 50 Hz power frequency interference. The obtained synchronous myoelectric signals can be further used in the study of pattern recognition of human⁃computer interaction system.Keywords: sEMG; multi⁃channel signal; synchronous collection; signal processing;human⁃computer interaction system; system testing表面肌电信号(sEMG)是生物电信号之一[1⁃2],其信号是从骨骼肌中获得的,骨骼肌的收缩是由中枢神经系统和肌肉之间传播的电脉冲控制的。
人体肌电信号识别与应用研究
人体肌电信号识别与应用研究近年来,通过电生理学手段研究人体生理变化已经成为科学界的热门话题。
人体肌电信号识别及其应用研究就是电生理学中的一个重要领域。
肌电信号可获得人体运动的信息,也可以通过肌电信号识别技术实现神经控制的运动,因此在医疗、健身、生物机器人、游戏娱乐等领域有广泛的应用。
一、肌电信号的特性肌电信号是一种由肌肉收缩所产生的电信号,它是肌肉收缩活动的生物电反映。
肌电信号主要有两个方面的特点:时域特性和频域特性。
时域特性是指在时间轴上分析肌电信号的功率、波峰、波谷、波形等特征; 频域特性是指在频域上分析肌电信号的频率、能量、功率谱等特征。
二、肌电信号的识别肌电信号识别的主要目的是判断肌肉的运动状态及其指令,也就是通过肌电信号获取人体运动模式的信息,进而控制机器运动或改善健康状况。
肌电信号识别技术的方法主要包括信号滤波、特征提取、分类、参数设置等方面。
1. 信号滤波:在肌电信号采集之后,需要对信号进行滤波处理。
信号滤波的目的是削弱或消除噪声以便进行后续的处理。
2. 特征提取:肌电信号的特征提取是肌电信号处理的关键步骤,其目的是将原始的肌电信号转换为适合分类或处理的特征向量。
3. 分类:目前的肌电信号识别分类方法主要有决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等。
4. 参数设置:识别肌电信号时,参数设置是很重要的。
一个好的参数设定可以使分类的结果更加准确。
三、肌电信号应用研究肌电信号的应用研究主要分为医学、健身训练、生物机器人和游戏娱乐四个领域。
1. 医学方面:肌电信号应用于肌无力、截肢者康复、膀胱控制、神经假体控制和面部重建等方面。
2. 健身训练方面:肌电信号可以被用来检测肌肉活动,可以帮助基于动作的效果,协调系统的训练。
肌电信号的应用可以辅助运动员提高姿势的正确性和力量输出的效率。
3. 生物机器人方面:生物机器人在复杂环境下能够完成一些人类难以完成的任务。
使用肌电信号可实现神经控制的动作,能够提供高效的机器人控制方式。
呼吸肌电信号时频分析方法的研究
呼吸肌电信号时频分析方法的研究
龙胜春
【期刊名称】《《浙江工业大学学报》》
【年(卷),期】2005(33)1
【摘要】判定呼吸功能的关键在于呼吸模式的建立,呼吸肌电信号具有建立呼吸模式所需的信息.改进传统呼吸肌电信号的分析方法,是采用Mallet多分辨率分析技术,并用浮动阈值非线性小波算法实现信噪分离、信噪重构,然后用微分小波变换进行信号特征提取.系统采用了两种数据采集方法:有创采集动物呼吸肌电信号,无创采集人体呼吸肌电信号,两组数据的分析表明采用小波变换的多分辨率时频分析肌电信号的方法是有效可行的.
【总页数】3页(P68-70)
【作者】龙胜春
【作者单位】浙江工业大学信息学院浙江杭州 310032
【正文语种】中文
【中图分类】TN673
【相关文献】
1.广义时频分析方法在耳声发射研究中的应用Ⅱ.短声与短纯音诱发耳声发射信号的时频分布 [J], 柴新禹;庄天戈;吴朝霞;程敬之
2.基于时频特征优化选择的运动想象脑电信号分类研究 [J], 陈黎黎
3.人体表面肌电信号的时频域特征提取研究 [J], 任丽晔; 邵宗明; 徐冬蕾
4.岩石受载破坏过程声电信号时频特征研究 [J], 刘洋;邱黎明;娄全;韦梦菡;殷山;李
鹏鹏;程肖禾
5.一种心电信号的时频分析方法 [J], 赵建强;黄华;王芸;张正波
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μP—E微处理机肌电信号实时处理装置
μP—E微处理机肌电信号实时处理装置
谢秋菲;王毓英
【期刊名称】《中国医疗器械杂志》
【年(卷),期】1989(013)003
【摘要】本文详细介绍了μP—E微处理机肌电信号实时处理装置的工作原理,它与国产JD—Ⅱ型肌电图机配合使用,大大扩展了原机的功能。
【总页数】3页(P150-152)
【作者】谢秋菲;王毓英
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TH772.2
【相关文献】
1.脑电信号中肌电伪差的实时去除方法研究 [J], 高军峰;郑崇勋;王沛
2.用肌电信号实时控制虚拟机械手臂 [J], 李醒飞;史颖;杨晶晶;张国雄;卢志扬
3.利用柔性神经树的实时肌电信号手势识别模型 [J], 郭一娜;王清华;Abraham Ajith
4.实时肌电信号采集系统设计与探究 [J], 尤波;周丽娜;黄玲
5.实时肌电信号采集系统设计与探究 [J], 尤波;周丽娜;黄玲
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一种用于实时提取动作信号的新方法
一种用于实时提取动作信号的新方法
雷敏
【期刊名称】《中国医疗器械杂志》
【年(卷),期】2000(024)004
【摘要】对于连续动作的肌电信号,从肌电能量的角度提出了一种简单易行的方法,将肌电信号自动分割成有动作信号段和无动作信号段,为相应的后续外理提供了方便,避免了对无动作的信号进行辨识识别运算,对提高多自由度肌电假肢的动作识别率有着应用意义。
通过对实际连续肌电信号中动作信号的实时提取,验证了该方法的可行性。
【总页数】1页(P200)
【作者】雷敏
【作者单位】上海交通大学生物医学工程系,上海;上海交通大学生物医学工程系,上海
【正文语种】中文
【中图分类】R318.03
【相关文献】
1.内模滤波与小波分解结合用于视觉诱发脑电信号提取--提取视觉诱发脑电信号的新方法之六 [J], 张建华;徐宁寿;潘映辐
2.内模滤波新方法在视觉诱发脑电信号提取中的应用--提取视觉诱发脑电信号的新方法之四 [J], 徐宁寿;张建华;曹正才;潘映辐;铁艳梅
3.错相刺激策略用于诱发脑电信号的增强——提取视觉诱发脑电信号的新方法之一
[J], 徐宁寿;张建华;杨红;潘映辐;铁艳梅
4.DTS-AMS型神经网络用于自发脑电信号残部的外推估计——提取视觉诱发脑电信号的新方法之二 [J], 徐宁寿;张建华;杨红;潘映辐;铁艳梅
5.动作电位建立的一种新方法及其对ECG信号仿真影响的研究 [J], 彭虎;杨基海因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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医疗卫生装备・ !""# 年第 !$ 卷第 % 期
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图5 食道膈肌肌电波形图
基础上的虚拟仪器系统具有一机多用、用户自定义和使用 维 护方便等特点。 食道膈肌肌电信号经放大器放 膈肌 -BC 是一种丛状波, 大后 , 由 /01 装 置 以 ’%%%WH 采 样 速 率 采 集 的 波 形 图 如 图 " 所示。
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呼吸肌信号处理 呼吸肌信号的降噪处理 ( 膈 肌 -BC 信 号 的 噪 声 主 要 来 源 : !) -NC 信 号 的 干 扰 ;
( +’’FZ’.Z+2 收稿)
根 据 本 组 资 料 分 析 显 示 , 在 /01 出 现 后 的 第 +234 5
)663678 的 时 间 范 围 可 找 到 特 异
性的触发点,其敏感性和特异性 均 达 到 )’’9 , 据 此 可 通 过 :;< 的数字 = > ? 口发出触发信号。 由 于机械通气病人的呼吸频率小于
作者简介: 杨正林, 硕士研究生, 主要从事智能仪器和测控技 术方面的研究; 王思华, 教授, 主要 从 事 计 算 机 视 觉 技 术 , 自动化 测控技术方面的研究。本课题由广东省自然科学基金项目 ( 资助。 %"%Y’% )
595
呼吸肌信号的处理 吸气肌收缩的生理过程是:大脑冲动 ! 膈神经 ! 膈 肌 肌
可缩短触发延迟时间, 消除误触发, 能够更好地解决人机同步 问题。
&
膈肌肌电信号图
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膈肌肌电信号滤波处理后的波形图
由于膈肌信号是丛状波形, 局部信号上下不断地抖动。为 了实时判断出膈肌肌电上升趋势, 采用分段线性拟合:
!"#$%&’(&)*"#$
以 +’ 个数据点为一组, 分别拟合出每组的直线 !%,*(- 。 , 大于零表示信号处于上升趋势,反之, , 小于零表示信号处于 下降趋势。 为了提高敏感性,采用信号自相乘方法可以增大信号 的 变化幅度, 信号经过自相乘处理后并拟合, 其斜率分布图如图
基于 ()*+,-. 平台, 通过 /01 采集膈肌肌电信号, 实时分析肌电信号并应用于同步触发呼吸机送气, 解决人 肌电图; 呼吸机; 人机不同步; 实时; ()*+,-. 文献标识码: 0 文章编号: !%%’J[[&[ ( "%%$ ) %!J%%%!J%"
机对抗、 人机不同步问题。 中图分类号: SWYYY ; SP’Z
. 所示。
6 翁 剑 枫 D 龙 胜 春 3 体 表 呼 吸 肌 肌 电 信 号 采 集 和 分 析 "E$ 3 中 国 医 疗 器
械杂志, +’’)D+. ( F) G+’’5+’6
F 于 杰 D 李 川 勇 D 贾 林 壮 3 基 于 A&@B=/C 的 心 电 信 号 采 集 系 统 的 设 计 "E$3 生物医学工程与临床 D+’’)D. ( 6) G)6)5)66
图:
@
触发脉冲信号图
膈肌肌电信号与触发脉冲信号对照图
参考文献
电子工业出版社 D+’’) ) 杨乐平 3A&@B=/C 程序设计与应用 "0$3 北京: 北 + 李 刚 3 A&@B=/C 易 学 易 用 的 计 算 机 图 形 化 编 程 语 言 "0$3 北 京 : 京航空航天大学出版社 D +’’)
呼吸机机械通气作为一种人工替代通气功能的有效手 段,是各种原因所致的呼吸衰竭或慢性呼吸衰竭性发作的主 要抢救措施, 广泛地应用于麻醉及手术后的支持治疗等。大多 数运用呼吸机机械辅助通气是在病人清醒状态下,因而要保 证机械通气的有效进行必须保证人机同步。否则, 会因为病人 无效触发呼吸机的频率和呼吸做功增加, 加重呼吸肌疲劳, 甚 至呼吸机通气不能正常进行。为了克服人机不同步, 近年来, 采用了流量触发,它比以往的压力触发和时间触发灵敏性大 大提高, 在一定程度上改善了人机的同步性。但由于吸气肌收 缩至产生压力或流量的变化存在触发延时,特别是在慢性阻 患者存在呼吸肌疲劳、 内源性 塞性肺疾病 MNOP/Q 急性加重期, 触发呼吸机的延时将进一步延长, 人机对抗、 人机 P--P 较高, 不同步将更明显, 仍然不能解决人机不同步问题。而且, 流量 触发的特异性差, 阈值设置过小时, 心跳等细小的动作可在气 道内产生流量触发信号, 触发呼吸机, 引起自发触发, 这本身 就造成人机对抗、 人机不同步。 为了解决以上问题, 拟通过膈肌肌电信号来触发, 达到人 机完全同步的目的。膈肌肌电信号采集与处理系统结构框图 如图 ! 所示。
北京医科大学中国协和医科大学 . 汤晓芙 3 临床肌电图学 "0$ 3 北京: 联合出版社 D)HH.
2 13I3 ;JJ#8K,3 ILM,N 7M8-JO K,8OP QOPO-P#K, PO-R,#SMO TKL /01
图7 膈肌肌电信号斜率分布图
8#U,&J8 V#PR /W1 &LPOT&-P "E$3 EKML,&J KT /JO-PLK7!KUL&XR! &,Q Y# ,O8#KJKU!D+’’6D)6G+’H5+)2
2’ 次 > 分 , 设 定 当 呼 吸 机 处 于 触
发状态的时候, 在随后的 6’’’ 个 采样点中屏蔽而不能被触发, 因 而可以避免在同一次吸气过程 中, 呼吸机被重复触发。
=
结论 信号经过滤波器处理后可以
得 到 没 有 受 到 干 扰 的 纯 真 /01 。 通过分组拟合后的斜率进行判 断, /01 触 发 呼 吸 机 的 敏 感 性 和 特异性均达 )’’9。如图 2 所示, 与据 /01 出 现 膈肌肌电信号( &) 而产生的触发脉冲信号( , 相对 @) 传统的流量触发呼吸机来说, 用 膈肌肌电信号来触发呼吸机送气
<
呼吸肌信号采集
原始信号经过高频滤波器可以消除高频干扰,然后 经 过 带 通 滤 波 器 以 消 除 低 频 心 电 信 号 的 干 扰 和 消 除 $%WH 的 工 频 干扰, 经滤波后得到膈肌肌电信号如图 X 所示。
()*+,-. 是 美 国 国 家 仪 器 公 司 ( R0S,OR0( ,RTSUVI 简称 R,) 的软件产品, 也是目前应用最广的图形化软 B-RST , 简称 件开发集成环境, 配合 PN 的数据 采 集 ( /):) 0DEF?3?:?67 , 装置来完成测量任务。建立在通用计算 机 和 /01 设 备 /01)
研究论著
&>3?@? A B3?3CBD> B3EFB&
本栏目编辑 = 郑玉祥
Байду номын сангаас
肌电信号实时处理在人工呼吸机触发模式上的应用
杨正林 !
( !# 暨南大学电子工程系 摘要 关键词 广州市
王思华 !
郑则广 "
陈荣昌 "
钟南山 "
广州市
$!%&’" ; "# 广州医学院第一附属医院广州呼吸病研究所
$!%!"% )
( 记录电极和肌肉之间的不良接触的干扰; ( 使用设备的 ") ’) ( 高频干扰。结合呼吸肌电信号的频谱能量 $%WH 工频干扰; X) 分布将原始信号进行高频滤波和带通滤波,从而得到纯真 的
-BC 信号。对原始信号处理如图 ’ 所示。
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呼吸信号采集与处理系统结构框图
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膈肌肌电信号滤波处理的过程示意图
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