肌内EMG信号的特征
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。
肌电信号 特征提取
肌电信号特征提取肌电信号（Electromyographic Signal, EMG）是人体肌肉在运动或静息状态下产生的电信号。
通过采集和分析肌电信号，可以了解肌肉活动的特征和变化，从而用于医学诊断、康复训练和运动控制等领域。
肌电信号的特征提取是指从原始肌电信号中提取出有用的特征信息，以便进行后续的分析和应用。
常用的肌电信号特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征是指在时间轴上对肌电信号进行统计和分析，常见的时域特征有均值、方差、标准差、峰值、峰峰值等。
这些特征可以反映肌电信号的平均水平、波动程度、最大振幅等信息。
频域特征是指将肌电信号转换到频域进行分析，常见的频域特征有功率谱密度、频率峰值、频带能量等。
通过分析肌电信号在不同频率上的能量分布，可以了解肌肉活动的频率特征。
时频域特征是指将肌电信号同时在时域和频域上进行分析，常见的时频域特征有小波变换、短时傅里叶变换等。
这些特征可以同时反映肌电信号的时域和频域信息，更全面地描述肌肉活动的特征。
肌电信号特征提取的方法有多种，常见的方法包括时域分析、频域分析、小波分析、自适应滤波等。
这些方法可以根据具体的应用需求选择合适的特征提取方法，以获得更准确和有意义的特征信息。
肌电信号特征提取在医学诊断中有重要应用。
例如，在肌肉疾病的诊断中，可以通过提取肌电信号的特征来判断肌肉功能的异常和损伤程度。
在康复训练中，可以通过监测肌电信号的变化来评估康复效果和指导康复训练的调整。
在运动控制领域，可以通过提取肌电信号的特征来实现人机接口，实现肌肉信号的控制和操作。
肌电信号特征提取是对肌电信号进行分析和应用的重要步骤。
通过提取肌电信号的特征，可以获得有关肌肉活动的有用信息，为医学诊断、康复训练和运动控制等领域提供支持和指导。
随着科技的不断进步，肌电信号特征提取的方法和应用将会越来越广泛，为人类健康和运动提供更好的服务和保障。
emg参数
emg参数
EMG（Electromyography）参数是肌电图分析中的重要参数，用于评估肌肉的电活动和功能状态。
以下是常见的EMG参数及其意义：
1. 肌肉激活次数：表示肌肉被激活的次数，可以反映肌肉的疲劳程度。
2. 肌肉激活的最大持续时间：表示肌肉被激活并持续收缩的时间，可以反映肌肉的耐力和力量。
3. 肌肉激活的最小持续时间：表示肌肉被激活并持续收缩的最小时间，可以反映肌肉的稳定性和协调性。
4. EMG样本的最小值、最大值、平均值和标准偏差值：这些数值可以帮助评估肌肉的电活动水平，以及肌肉活动是否稳定。
5. 均方根（RMS）：表示肌肉电活动的平均功率，可以反映肌肉的总体活动水平。
6. 曲线下面积：表示肌肉电活动的总量，可以反映肌肉的总体工作量。
7. 总功率、最大频率和中频：这些参数可以帮助评估肌肉的电活动特征和功能状态。
除了上述常见的EMG参数，还可以通过更专业的仪器和方法来测量和分析更多的参数，如肌肉的疲劳程度、神经肌肉传递功能等。
这些参数可以用于评估和治疗各种肌肉骨骼疾病和神经系统疾病。
肌电图原理
肌电图原理肌电图（EMG）是一种用于记录肌肉电活动的生理学技术。
肌电图原理是基于肌肉收缩时产生的生物电信号，通过电极捕捉和放大这些信号，最终转化为肌电图图形。
肌电图可以反映肌肉的神经控制情况，对于临床诊断和科学研究具有重要意义。
肌电图的原理基础是肌肉电活动。
当神经冲动到达肌肉纤维时，会引起肌肉纤维的收缩，同时也会产生微弱的生物电信号。
这些生物电信号可以通过肌电图仪器采集到，并转化为肌电图形。
肌电图形可以分为静息电位和动作电位两种。
静息电位是指肌肉在静息状态下产生的生物电信号，它主要反映了肌肉的基础电活动水平。
而动作电位则是指肌肉在收缩或放松过程中产生的生物电信号，它主要反映了肌肉的神经控制情况和肌肉活动的强度和频率。
肌电图的原理还涉及到肌电图仪器的工作原理。
肌电图仪器通常由电极、放大器和记录仪组成。
电极用于捕捉肌肉产生的生物电信号，放大器用于放大这些信号，记录仪用于将信号转化为肌电图形。
通过这些仪器的协同工作，可以准确地记录肌肉的电活动情况。
肌电图的应用非常广泛，主要包括临床诊断和科学研究两个方面。
在临床诊断中，肌电图可以用于评估肌无力、神经损伤、肌肉病变等疾病的情况，帮助医生进行诊断和治疗。
在科学研究中，肌电图可以用于研究肌肉的生理和病理情况，探索肌肉活动的机制和规律。
总的来说，肌电图原理是基于肌肉电活动的生物电信号，通过肌电图仪器的工作原理，将这些信号转化为肌电图形。
肌电图在临床诊断和科学研究中具有重要应用价值，对于了解肌肉的神经控制情况和活动规律具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助大家更好地理解肌电图原理，进一步认识肌肉电活动的重要性。
EMG
提取分析方法
2.频域法 EMG 功率谱的平均功率(MPF)和中值频率(MF)。实验表明肌电信号的 频谱通常在 0～1000Hz 之间，功率谱最大频率随肌肉而定，通常在 30～300Hz 之间。 利用傅里叶变换对表面肌电信号作了功率谱分析，通过高频/低频的 幅值比了解到正常个体的自发用力、控制用力及神经肌肉疾病患者之 间的功率谱的差异。进行倒频谱分析，可以提取倒频谱系数作为特征 矢量。R.Merletti 1995 年总结并比较基于 FFT 变换和基于 AR 模型的 两种频谱估计方法，并讨论了它们的实用性和局限性。 MartinBilodean 等人通过分析 EMG 功率谱曲线随力程度的增加而变 化，发现皮层厚度起决定性作用。
肌电简介
目录
生理基础 肌电特征 病理表现 临床应用 提取分析方法
分工
生理基础:梅嵩民(20116859);
肌电特征:杨勇(20116890); 病理表现:罗春林(); 临床应用:李亚楠(20116865)、黄文攀(20116891); 提取分析方法:张哲思(DZ201203)、刘洋(20116866).
生理基础
生理基础
肌肉的结构和功能
生理基础
肌电信号产生原理
生理基础
肌电信号图
生理基础
表面肌电信号图
由于在神经轴突上的电发放是脉冲序列， 所以在检测点间引起的电位波动是动作 电位序列，记为MUAPT，肌肉中各独立 的运动单位产生的MUAPT的总和即构成 了生理肌电EMG。
肌电特征
肌电特征
1、肌电信号是一种交流电压，其在幅值上与肌肉产生的力大致成正 比[1]； 2、肌电信号的频域通常在0~1000Hz之间，功率谱最大频率由肌肉 决定，一般在30~300Hz之间[1]； 3、对于健康人来说，肌电幅值的峰峰值在1~3mV之间；而对于残疾 人，情况会有很大差异，实验表明，截肢者在感觉、运动和神经反射 等功能方面是正常的，但是信号的幅值峰峰值一般情况是小于350uV， 有的甚至小于1uV，比正常人少很多倍，有的甚至检测不到肌电信号 [1]。
肌电信号处理与特征提取
肌电信号处理与特征提取1. 背景介绍肌电信号（EMG）是记录肌肉活动的一种生物电信号，其在生理学、医学、康复以及运动控制等领域有着广泛的应用。
肌电信号的处理与特征提取是对肌电信号进行分析和理解的关键步骤。
本文将深入探讨肌电信号的处理方法和特征提取技术。
2. 肌电信号处理方法2.1 信号采集肌电信号的采集是通过肌电传感器将电信号转化为数字信号的过程。
常见的采集方法有表面肌电电极和针电极。
表面肌电电极适用于非侵入性的采集，常用于运动控制和运动评估。
针电极适用于精细肌动作的采集，常用于临床诊断和研究。
2.2 信号预处理信号采集后需要进行预处理，以去除噪声和干扰。
常见的预处理方法包括滤波、放大和去噪。
滤波可以去除高频噪声和基线漂移，常用的滤波器有低通滤波器和带通滤波器。
放大可以增强信号的幅度，以便进行后续分析。
去噪可以通过时域和频域的方法降低噪声的影响，如均值滤波和小波变换。
2.3 信号特征提取信号特征提取是将肌电信号转化为数学特征的过程，以便进行模式识别和分类。
常见的特征包括时域特征、频域特征和时频特征。
时域特征是对信号的幅度和波形进行统计和描述，如均值、标准差和斜度等。
频域特征是对信号的频谱进行分析，如功率谱密度和频带能量比。
时频特征是对信号的时变特性进行分析，如短时傅里叶变换和小波包变换。
3. 肌电信号处理应用3.1 运动控制肌电信号可以被用于实现肌肉活动的运动控制。
通过采集和处理肌电信号，可以提取出肌肉的运动意图，进而实现对外部设备的控制，如假肢和外骨骼。
这种应用可以帮助残疾人重建功能，提高生活质量。
3.2 运动评估肌电信号的处理和特征提取可以用于评估运动的质量和效果。
通过分析肌电信号的变化，可以评估肌肉的活动水平、疲劳程度和动作的准确性。
这对于运动训练和康复治疗有着重要的意义。
3.3 疾病诊断肌电信号的异常变化可以指示某些疾病的存在。
通过对肌电信号的处理和分析，可以诊断肌肉病变、神经病变和运动障碍等疾病。
emgelectromyogram检查
emgelectromyogram检查
摘要：
1.EMG 简介
2.EMG 检查的原理和方法
3.EMG 检查的临床应用
4.EMG 检查的注意事项
5.EMG 检查的优缺点
正文：
EMG（肌电图）检查是一种记录和分析肌肉电活动的检查方法，通过检测肌肉在活动或安静状态下的电位变化，从而了解肌肉的功能状态。
EMG 检查被广泛应用于神经内科、神经外科、康复医学等领域。
EMG 检查的原理是通过插入电极来捕捉肌肉在活动或安静状态下的电位变化。
这些电位变化反映了肌肉纤维的兴奋和收缩状态。
EMG 检查的方法通常是在局部麻醉下进行的，医生会将电极插入到患者肌肉中，然后通过刺激神经来观察肌肉的反应。
EMG 检查在临床上的应用非常广泛，包括诊断神经肌肉疾病、评估肌肉功能、监测疾病进展和评估治疗效果等。
例如，EMG 检查可以用于诊断肌病、神经损伤、肌肉痉挛和神经传导障碍等疾病。
在进行EMG 检查时，有一些注意事项需要遵循。
例如，检查前需要停用某些药物，如肌肉松弛剂和抗惊厥药等。
此外，检查过程中可能会有一些不适感，如肌肉酸痛和刺痛感等，但这些都是正常的。
EMG 检查具有一些优点，如非侵入性、可重复性强和诊断准确率高等。
然而，EMG 检查也有一些缺点，如操作复杂、对医生技术要求高和诊断特异性差等。
总的来说，EMG 检查是一种重要的肌肉电活动检测方法，可以用于诊断和评估神经肌肉疾病。
肌肉电活动测量法
肌肉电活动测量法
测量原理
EMG测量是通过将电极置于肌肉表面或插入到肌肉组织中，
记录下来的肌肉电信号。
这些信号代表了肌肉的电活动，可以反映
出肌肉收缩和放松的情况。
EMG信号可以分析出肌肉的激活程度、持续时间和频率等特征，从而对肌肉功能进行评估。
应用领域
肌肉电活动测量法在多个领域有广泛的应用，包括以下几个方面：
1. 生物医学研究：EMG可以用于研究肌肉的运动控制、神经-
肌肉的相互作用等生理机制。
2. 临床诊断：EMG可以帮助医生诊断肌肉疾病、神经疾病和
神经肌肉疾病，如肌无力、帕金森病等。
3. 运动生理学：EMG可以用于评估运动员的肌肉功能，了解肌肉疲劳和康复进程。
4. 工业应用：EMG可以应用于人体工效学研究，评估工作任务对肌肉的影响，帮助改善工作环境和工作方式。
测量注意事项
在进行EMG测量时，需要注意以下几点：
1. 确保电极正确放置：电极应放置在目标肌肉上，遵循测量标准。
放置不当可能导致测量结果不准确。
2. 避免外部干扰：测量时应避免电源干扰、电磁辐射等外部干扰，以保证测量信号的准确性。
3. 测量时的环境要求：应在安静和无干扰的环境下进行测量，以避免环境噪音对测量结果的干扰。
4. 仪器校准和质量控制：使用EMG测量仪器前需要进行仪器校准，并按照要求进行质量控制，以确保测量结果的可靠性。
综上所述，肌肉电活动测量法是一种非常有用的临床技术，可以帮助医生了解肌肉功能和疾病情况。
在正确操作和注意事项的指导下进行测量，可以提高测量结果的准确性和可靠性。
表面肌电信号特征
表面肌电信号特征
表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是一种测量肌肉电活动的非侵入性技术。
它通过在肌肉表面放置电极，记录肌肉收缩时产生的电信号，从而反映肌肉的活动情况。
sEMG信号具有以下特征：
1. 频率特征：sEMG信号的频率范围通常在10Hz-500Hz之间，不同肌肉的频率范围有所不同。
例如，手指肌肉的频率范围较高，而腿部肌肉的频率范围较低。
2. 幅值特征：sEMG信号的幅值反映了肌肉收缩的强度。
幅值越大，表示肌肉收缩越强烈。
不同肌肉的幅值范围也有所不同。
3. 时域特征：sEMG信号的时域特征包括肌肉收缩的起始时间、峰值时间、持续时间等。
这些特征可以反映肌肉收缩的速度和持续时间。
sEMG信号的应用非常广泛。
在医学领域，sEMG信号可以用于诊断肌肉疾病和神经系统疾病。
例如，肌无力患者的sEMG信号幅值较低，而帕金森病患者的sEMG信号频率较低。
在康复领域，sEMG 信号可以用于评估康复训练的效果。
例如，康复训练后患者的sEMG信号幅值和频率会有所改善。
除了医学和康复领域，sEMG信号还可以应用于人机交互和运动控
制。
例如，sEMG信号可以用于控制假肢和智能外骨骼，使残疾人能够恢复正常的运动功能。
sEMG信号还可以用于游戏和虚拟现实等领域，使用户能够通过肌肉活动来控制游戏或虚拟现实场景。
sEMG信号具有丰富的特征和广泛的应用前景。
随着技术的不断发展，sEMG信号将在更多领域得到应用，为人类带来更多的福利。
概况一概念肌电图EMG
（四）募集电位
肌肉大力收缩时记录的电活动。
干扰相：大力收缩时足够的MU 募集在一
起难以分辨出基线的 MUP 相互重叠。波
幅2～4V。
运动单位的兴奋数目取决于自主收缩 的强度，肌肉收缩力量的增强与兴奋 (募集)的运动单位数目及其发放频率 的增加相关。大力收缩时，正常兴奋 的运动单位太多，以至无法再区分出 单个的运动单位动作电位，从而产生 一种完全的干扰相。
沿神经走行在两点或多 点刺激运动神经，在其 支配肌肉上记录电反应 ，可确定刺激点间的快 传导运动纤维的传导速 度。也可将运动神经远 端刺激产生的肌肉电反 应(即复合肌肉动作电 位)潜伏期和波幅与正 常对照值进行比较。
三. 神经传导速度和F波
（一） ML、MCV和SCV测定 1. ML或CV减慢>正常值的20%为异常 2.波幅<正常低限(伴有或不伴波形离 （二）F波的测定 1. CV减慢或ML长>正常值20%为异常 2.F波的出现率低于75%为异常。
（三）意义
鉴别髓鞘或轴索损害
传导速度—髓鞘功能 波幅—轴索的功能
病变的程度 F波反映近端运动神经特别是根的功能
五．神经传导速度和F波的临床应用
Hale Waihona Puke 周围神经病 神经丛病变 神经根病变的定位 多灶性运动神经病
神经传导研究补充了EMG的不足，能 确定有无周围神经病理损害及其程度。 它们特别有助于确定感觉症状是由后 根神经节近端还是远端病变所致(前者 周围感觉传导研究正常)，以及神经肌 肉功能异常是否与周围神经病变有关。
四．常规EMG适应症和临床意义
（一）适应症：前角细胞以下包括前角细胞病变。
（二）临床意义
1．发现临床下病灶或易被忽略的病变
肌电图的原理及临床应用
肌电图的原理及临床应用一、肌电图的原理肌电图（EMG）是一种用于记录肌肉电活动的生物电信号。
它通过电极将肌肉的电活动转化为电流信号，并将这些信号放大、滤波以便进行分析和记录。
1. 肌肉电活动产生的原理肌肉的收缩是由神经冲动引起的。
当神经冲动到达肌肉纤维时，会引发肌肉膜的电活动。
这种电活动可以通过肌电图来测量和记录。
2. 肌电图的测量方法肌电图的测量通常使用一对电极来记录肌肉的电活动。
其中，一个电极被放置在检测区域的上方，被称为采集电极；另一个电极则放置在离检测区域较远的地方，被称为参考电极。
通过测量采集电极与参考电极之间的电势差，可以获得肌肉电活动的信号。
3. 肌电图的特征参数肌电图信号可通过多种特征参数进行描述和分析。
其中常见的特征参数包括：- 平均振幅（MA）：肌电图信号的均值，反映了肌肉收缩的强度。
- 零交叉数（ZC）：一段时间内信号穿过零电平的次数。
用于分析信号的频率成分。
- 频率（F）：信号由低到高变化的速度。
- 幅度（A）：信号的振幅大小，反映了信号的强度。
二、肌电图的临床应用肌电图在医学领域中有着广泛的临床应用。
下面列举了几个主要的应用领域：1. 诊断神经肌肉疾病通过分析肌电图信号的特征参数，医生可以判断患者是否患有神经肌肉疾病。
例如，肌电图可以用于诊断肌无力、神经根病变、神经损伤等疾病。
通过分析肌电图的特征参数，可以确定神经传导是否正常以及肌肉功能是否受损。
2. 评估肌肉功能及康复训练肌电图可用于评估患者的肌肉功能以及进行康复训练的指导。
通过测量肌电图信号的特征参数，可以判断肌肉的强度和协调性。
这对于评估患者的运动功能以及设计个体化康复训练方案非常有帮助。
3. 研究运动控制和生物力学肌电图对于研究运动控制和生物力学具有重要意义。
通过分析肌电图信号，可以了解肌肉在运动过程中的激活模式和协调性。
这对于研究人体运动机制、改善运动技能等方面非常有价值。
4. 评估肌肉疲劳和调节肌电图可用于评估肌肉疲劳程度以及锻炼过程中的肌肉调节能力。
肌内EMG信号的特征ppt课件
肌内EMG信号的特征
2.方法
• 这篇论文主要是在之前研究成果上，对比和分析EMG信号的各种 特征，最终找出一种完美模拟肌肉真实力量的方法。
• 研究目的：综合各种EMG信号的特征，比较不同组合预测力量值 的能力，同时尽可能的覆盖较大范围的力量值。
肌内EMG信号的特征
• 7.EMGenv：是波长(WL)和斜率正负变换次数(SSC)的综合。 • 8.改进的平均绝对值(MMAV)：MMAV是对MAV的补充，为了提高
特征的鲁棒性，对信号应用汉明窗。 • 9.约束样本熵(CSE)：是对标准样本熵的调整。
肌内EMG信号的特征
2.5特征筛选
经研究发现，大 多数的力量值都集中 在0.5Hz以内，如图3， 因此，把力量信号和 EMG信号通过一个截 止频率为1Hz的低通 滤波器，滤掉其他不 必要的尖峰。
肌内EMG信号的特征组合 对抓握力估计的影响
肌内EMG信号的特征
1.背景介绍
• 目前假肢的作用范 围有限，但是对截 肢患者依然很重要。 至少能让他们恢复 一定的行为能力。
• 大多数假肢设备都 采用sEMG(表面肌 电图)信号的一些特 征来控制假肢。
肌内EMG信号的特征
1.1sEMG信号的局限性
• sEMG信号只能从表面的肌肉测量到，因此容易受到干扰。 • 重复使用的话，sEMG信号的电极会刺激皮肤。
1.3目前肌内EMG信号的研究成果
• Kamavuako研究表明：在记录肌内EMG的过程中，全局放电率和 握持的力量之间有很高的相关性。 • 但是这在项之研究前中的握研持究的中力，量被力限量制值在都50是N，被并限且制EM在G5信0号N以必须从腕伸肌 肌肉获内得，，这肌个内方E法M并G也不理嗾想使。是从腕伸肌肌肉获取的。 应用范围有限。目前基于多种特征组合的研究
肌电信号处理与控制在假肢设计中的应用
肌电信号处理与控制在假肢设计中的应用肌电信号（Electromyographic signals，简称EMG）是人体肌肉活动产生的电信号。
利用肌电信号处理与控制技术，在假肢设计中应用中能够实现肢体的精准控制，为残疾人提供更好的康复和生活质量。
本文将从肌电信号的产生、信号处理技术以及假肢设计三个方面来探讨肌电信号处理与控制在假肢设计中的应用。
一、肌电信号的产生肌电信号是由肌肉运动产生的生理信号。
当我们的肌肉收缩时，肌纤维中的肌原纤维由于神经冲动的引导而发生蛋白质收缩，从而产生微弱的电信号。
这一肌电信号可以通过肌电传感器捕捉到，并进行信号分析和处理。
二、肌电信号处理技术1.信号采集肌电信号的处理首先需要进行信号采集。
常用的信号采集设备是肌电传感器，肌电传感器通过与皮肤接触，能够感知肌肉电信号的变化，并将其转化为电压信号。
这些电压信号可以通过放大电路放大，并进行模数转换，从而形成数字信号供后续处理。
2.信号滤波采集到的肌电信号往往带有噪声，并且存在基线漂移现象。
信号滤波是指通过滤波算法，去除肌电信号中的噪声和基线漂移，提取出有用的生理信号。
常用的滤波算法有低通滤波、高通滤波和陷波滤波等。
3.特征提取从滤波后的信号中，需要提取出具有代表性的特征。
常用的特征包括时域特征、频域特征和统计特征等。
时域特征如均方根（RMS）和肌电幅值，频域特征如功率谱密度和频率变化等。
通过提取这些特征，可以更好地反映肌肉的活动特点。
4.模式识别在假肢设计中，需要将提取的特征与事先训练好的模式进行对比，从而实现对残疾人的肢体运动的识别。
常用的模式识别算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和隐马尔可夫模型（HMM）等。
通过模式识别，可以根据肌电信号的特征，准确地识别残疾人的肢体运动意图。
三、肌电信号处理与控制技术在假肢设计中有着广泛的应用。
例如，通过收集肌电信号并进行信号处理，可以实现对假肢的精准控制。
残疾人可以通过刻板训练，将某种指令与特定肌肉信号相关联，从而实现通过肌电信号来控制假肢的运动。
emg的名词解释
emg的名词解释EMG是运动电位图（Electromyography）的英文缩写，是一种用来测量和记录肌肉电活动的技术。
它通过记录肌肉的电信号，可以帮助医生、研究人员和康复师了解肌肉的功能状态以及某些疾病的诊断、治疗和康复进程。
首先，让我们来了解一下EMG的起源和原理。
EMG在20世纪40年代末至50年代初得以发展和应用。
当时，科学家们开始探索如何测量肌肉的电活动，以了解它们在运动和病理状态下的变化，并应用于临床和科研领域。
EMG的测量原理基于肌肉的纤维在收缩和放松时会产生微弱的电信号。
这些电信号通过皮肤传导到电极上，并被放大和记录下来。
这种记录的结果称为肌电图（Electromyogram），可以提供有关肌肉收缩和放松强度、频率和时序的信息。
EMG主要分为两种类型：表面EMG和穿刺EMG。
表面EMG是通过将电极贴附在皮肤上来采集信号，非侵入性且易于操作。
穿刺EMG是通过将细针电极插入肌肉组织来测量电信号，可提供更精细的信号信息，但需要专业的技术和操作。
EMG具有广泛的应用领域。
在医学上，EMG被用于帮助诊断和治疗神经肌肉疾病，如肌无力和帕金森氏症。
通过检测肌肉电活动的变化，可以确定患者的病情和病变程度。
在康复领域，EMG被用于评估和监测康复训练的效果，指导康复治疗的调整和优化。
此外，EMG还被广泛应用于运动科学研究、人机交互、人体工效学等领域，以了解运动控制和肌肉功能的变化。
虽然EMG技术具有很多优势，但也存在一些限制和挑战。
首先，EMG信号易受到外界干扰，如电动机和肌肉间的交叉干扰。
其次，EMG需要专业的技术和设备来采集、处理和分析信号。
这对于一些非专业人士而言可能是一项挑战。
此外，由于EMG是通过感知肌肉活动来推断神经系统的功能状态，因此在某些情况下可能存在误差和不准确性。
为了克服以上限制，研究人员们不断努力改进和发展EMG技术。
例如，他们研究如何提高信号质量、降低干扰和噪音、提高采样速率和精度，以及开发更便携和易于使用的设备和软件。
肌内EMG信号的特征
频域特征
频谱分析
通过分析肌电信号的频率成分，可以了解肌肉活动的性质和 状态。
频域参数
如中位频率（MF）、平均功率频率（MPF）等，可以反映肌肉 活动的变化趋势。
03
肌内EMG信号的采集与处理
采集设备与技术
采集设备
肌电图仪（EMG仪）是用于采集肌内EMG信号的主要设备，它包括电极、放 大器和记录仪等部分。
采集技术
在采集肌内EMG信号时，通常需要将电极放置在肌肉表面或插入肌肉中，通过 电刺激或自主收缩来记录肌肉活动时的电信号。
处理算法与技术
处理算法
肌内EMG信号的处理通常包括噪声消除、信号滤波、波形识别和特征提取等算法 。
处理技术
处理技术包括时域分析、频域分析和时频分析等，用于提取肌内EMG信号中的特 征信息，如幅度、频率和时域波形等。
对训练的适应情况。适当的休息和训练计划调整有助于减轻肌肉疲劳和
提高运动表现。
肌肉疾病诊断
肌肉疾病的诊断
肌内EMG信号可以用于辅助诊断肌肉疾病，如肌无力、肌萎缩和肌肉损伤等。通过分析 信号的特征和变化规律，可以评估肌肉的功能状态和损伤程度。
神经肌肉疾病的诊断
对于一些神经肌肉疾病，如多发性硬化、重症肌无力等，肌内EMG信号可以帮助诊断和 监测病情进展。这些疾病的肌内EMG信号通常表现出异常的波形和参数特征。
肌肉功能评估
肌内EMG信号可以反映肌肉的收缩状态和活动水平，对于 评估肌肉功能、诊断肌肉疾病以及监测康复治疗过程具有 重要意义。
运动控制研究
肌内EMG信号是研究运动控制的重要手段，通过对肌内 EMG信号的分析，可以了解肌肉在运动过程中的活动规律 和协同作用，有助于揭示运动控制的机制。
生物反馈应用
肌内EMG信号的特征
手腕上会放置一个参考电极
信号处理
◦ 接收到的肌电信号会被放大1000倍，然后在通过一个 20Hz-5000Hz的带通滤波器。 ◦ 采集到的肌电信号和力量值经过16位A/D转换器转换为数 字信号，采样率为20kHz。
A/D转换后的力量信号再通过一个截止频率为 20Hz的数字低通滤波器(4阶巴特沃思滤波器) A/D转换后的肌电信号再通过一个频率在 100Hz~3000Hz的数字带通滤波器(4阶巴特沃思 滤波器)
这三条曲线在试验的时候，次序是任意的，并且每 条曲线会被重复做两次。这么做的目的是为了覆盖 较大范围的力量值。 之所以选择这三条曲线，是因为可以和以前的研究 作比较，他们也是用的这三条曲线。 为了让受试人员更好地拟合这三条曲线，我们会将 他们施加的力量值显示在示波器上。 在正式试验之前，每一位受试人员都会有足够的时 间去练习如何更好的拟合这些曲线。 同时要求受试人员把手腕放在合适的位置，并在整 个试验过程中保持稳定。
sEMG信号只能从表面的肌肉测量到，因此容易受 到干扰。 重复使用的话，sEMG信号的电极会刺激皮肤。 为了克服这些局限性，就要采用另外一种 方式来控制假肢——肌内EMG信号
把电极植入到肌肉里来获得EMG信号的方法。 这种方法也有缺点：
◦ 电极必须植入到肌肉里，破坏性强。 ◦ 电极植入在某一个特定的肌肉里，因此不能准确反映全局 肌肉的活动。
使用ANN模型时，9种特征中MMAV的 R 2 值最大 (0.91 0.01)。 分析对比poly和ANN模型，发现ANN模型表现的 更好。 还可以看出SSC的表现要比MAV和MMAV差，所以 所选用的特征会影响模型最终的表现。
EMG信号处理与分析算法研究
EMG信号处理与分析算法研究EMG信号是一种记录肌肉电活动的生物电信号。
EMG信号处理与分析算法是一项非常重要的研究方向，广泛应用于医学、运动学、人机交互、智能机器人等领域。
EMG信号处理主要包括去噪、滤波、特征提取和分类等方面。
信号去噪是预处理的重要环节之一，能够有效地提高信号质量。
经典的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
均值滤波将信号中每一个点的值用其周围若干个值的平均值代替，中值滤波取信号中一段区间内的中位数作为当前点的值。
小波去噪是最近几年来比较流行的方法，它能够同时保持信号的时域和频域特征。
滤波是处理EMG信号的另一个重要环节。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
低通滤波能够滤除高频噪声，保留信号的低频成分，高通滤波则相反；带通滤波通常将某一段频率范围之外的信号滤除，保留关心的频率范围内的信号。
特征提取是将信号分析为一些有意义的参数或特征的过程，用来描述信号的特性。
常用的特征参数有时域特征和频域特征。
时域特征包括平均值、标准差、均方根、斜度等。
频域特征包括频率、功率谱密度、自相关函数等。
最后，信号分类是指对特征提取后的参数进行分类，通常使用分类器对信号进行分类，常见的分类器包括神经网络、支持向量机、高斯混合模型等。
分类器的选择因应用领域及具体需求而异。
近年来，深度学习技术在EMG信号分析中得到了广泛应用。
基于深度学习的方法不仅能够提取高级特征，而且能够自适应地建立分类器模型。
但是，在实际应用中，深度学习算法需要大量的训练数据，并且模型的可解释性较差。
总之，EMG信号处理与分析算法是一个复杂的过程，需要综合考虑信号的特性、实际应用需求及计算资源等方面。
未来的研究方向应该是结合深度学习和传统算法，发挥它们各自的优势，在不同领域中实现更优秀的信号处理和分析效果。
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所选用的肌内EMG信号的特征组合以及模型会影响 力量值估计的结果。 从指伸屈肌(FDP)中采集的单通道EMG信号可以用 来模拟0~100%MVC范围内的力量值。
用两个模型对力量进行估计 一阶线性模型(poly1)：为了与其他研究进行对比 人工神经网络模型(ANN)
◦ 由一个两层的反馈网络组成，一个是隐藏层，另一个是线 性输出层 ◦ 神经网络会经过莱文贝格-马夸特算法的训练，会有一个 输出单元给出估计的力量值
对于数据的处理，从3条曲线中获得的6条数据，将 它们交叉排序，去其中一条作为测试数据，另外5 条作为训练数据。
每隔50ms取200ms长度的信号来提取需要的特征。
下面9种特征是从肌内EMG信号中提取的，同时它 们也被用来标识sEMG。
◦ 1.波长(WL)：在肌肉处于活跃状态时，波长与信号波动有 关，它会提供一些关于频率、周期和肌电信号波形幅值的 相关信息。 ◦ 2.平均绝对值(MAV)：是对信号标准差的估计，常被作为 控制假肢的比例项。 ◦ 3.零点(ZC)：ZC用来记录信号过零点的个数，和信号频率 有关。 ◦ 4.斜率正负变换SSC)：记录信号斜率正负变换的次数。 ◦ 5.Willison幅值(WAMP)：估计活跃肌肉单元的个数，表征 肌肉收缩的水平。 ◦ 6.均方根(RMS)：用来估计标准差，可以替代MAV。
每条训练集(包括5条数据)，神经网络会被反复训练 50次，然后神经网络的参数会在训练的过程中不断 的自我调整，最终会达到一个理想的效果。这时再 把测试数据输入到模型中进行测试。 对于一阶线性模型，训练数据集主要是为了确定一 阶项的系数，然后再去估计力量值。
要分析不同特征所得到 R 2 的方差，再分析比较一 下两个模型之间的差异。 在进行分析之前，需要将数据进行Z变换，主要是 为了满足正态分布的需求，但是最终的结果依然会 采用 R 2 的平均值和方差的形式。
同时ANN模型的表现比poly1表现要好，说明非线 性模型可以增加力量估计的精度。但是与 Kamavuako的研究结果是不同的，他认为ANN的 表现比poly1差。
本篇研究只是在以前的研究上做了一定的提升，包 括提高了力量值的范围，研究了不同的特征组合方 式。 从目前的研究成果看，虽然EMG只是从一小部分肌 肉纤维中采集到的，但是足够用来控制假肢。
这三条曲线在试验的时候，次序是任意的，并且每 条曲线会被重复做两次。这么做的目的是为了覆盖 较大范围的力量值。 之所以选择这三条曲线，是因为可以和以前的研究 作比较，他们也是用的这三条曲线。 为了让受试人员更好地拟合这三条曲线，我们会将 他们施加的力量值显示在示波器上。 在正式试验之前，每一位受试人员都会有足够的时 间去练习如何更好的拟合这些曲线。 同时要求受试人员把手腕放在合适的位置，并在整 个试验过程中保持稳定。
7.EMGenv：是波长(WL)和斜率正负变换次数(SSC) 的综合。 8.改进的平均绝对值(MMAV)：MMAV是对MAV的 补充，为了提高特征的鲁棒性，对信号应用汉明窗。 9.约束样本熵(CSE)：是对标准样本熵的调整。
经研究发现， 大多数的力量值都 集中在0.5Hz以内， 如图3，因此，把力 量信号和EMG信号 通过一个截止频率 为1Hz的低通滤波 器，滤掉其他不必 要的尖峰。
力量值的采集：用一个手柄大小可调的测力计来测 量握持的力量。
◦ 手柄大小调节到每位受试人员感到最舒适为止，这样做可 以发挥出最佳状态。
肌内EMG信号的采集：从指伸屈肌(FDP)肌肉引出 的导线来采集EMG信号。
◦ 先找到最佳植入位置，然后将具有铁氟龙涂层的导线消毒 后植入到肌肉中。导线除了顶部，其他地方都是绝缘的。
使用ANN模型时，9种特征中MMAV的 R 2 值最大 (0.91 0.01)。 分析对比poly和ANN模型，发现ANN模型表现的 更好。 还可以看出SSC的表现要比MAV和MMAV差，所以 所选用的特征会影响模型最终的表现。
用ANN模型测试了9种特征的所有可能的组合方式， 发现用于估计力量值的特征的个数和其最终的表现 上有一定的相关性。 其中最佳的组合方式是：WL、SSC、WAWP、 MMAV和CSE 图5：不同数目下特征组合的最2-26岁，平均年龄 23.8岁，四肢健全，无上肢或其他部位的肌肉性疾 病或者相关病史。
实验步骤符合赫尔辛基宣言，也得到了丹麦当地伦 理委员会的认可。
◦ 赫尔辛基宣言：该宣言制定了涉及人体对象医学研究的道德原则，是一份包括以人 作为受试对象的生物医学研究的伦理原则和限制条件，也是关于人体试验的第二个 国际文件，比《纽伦堡法典》更加全面、具体和完善。
◦ 但是这项研究中握持的力量被限制在50N，并且 EMG 信号 在之前的研究中，力量值都是被限制在 50N 以 必须从腕伸肌肌肉获得，这个方法并不理想。
这篇论文主要是在之前研究成果上，对比和分析 EMG信号的各种特征，最终找出一种完美模拟肌肉 真实力量的方法。
研究目的：综合各种EMG信号的特征，比较不同组 合预测力量值的能力，同时尽可能的覆盖较大范围 的力量值。
把电极植入到肌肉里来获得EMG信号的方法。 这种方法也有缺点：
◦ 电极必须植入到肌肉里，破坏性强。 ◦ 电极植入在某一个特定的肌肉里，因此不能准确反映全局 肌肉的活动。
Kamavuako研究表明：在记录肌内EMG的过程中， 全局放电率和握持的力量之间有很高的相关性。
内，肌内EMG也嗾使是从腕伸肌肌肉获取的。 应用范围有限。目前基于多种特征组合的研究 Onishi 研究表明：如果限制了伸膝力，肌内 EMG 信 还没有做过。 号与力量大小之间的决定系数高于0.85。
首先，受试人员坐在椅子上，把右手臂放在托架上， 如图1。
受试人员用全力抓握测力计3次，取其最大值作为 归一化的标准。在每次抓握之间，受试人员可以休 息3分钟，主要是为了消除肌肉疲劳的影响。
在完成以上步骤后，要求受试人员在抓握测力计的 同时，施加的力量值要追踪三条曲线，如图2。
◦ 曲线1：在9s内完成6个等幅阶梯式的增长。 ◦ 曲线2：在9s内完成两个尖峰。 ◦ 曲线3：在9s内完成一个钟形曲线。
目前假肢的作用范 围有限，但是对截 肢患者依然很重要。 至少能让他们恢复 一定的行为能力。 大多数假肢设备都 采用sEMG(表面肌 电图)信号的一些特 征来控制假肢。
sEMG信号只能从表面的肌肉测量到，因此容易受 到干扰。 重复使用的话，sEMG信号的电极会刺激皮肤。 为了克服这些局限性，就要采用另外一种 方式来控制假肢——肌内EMG信号
图6：采用最佳组合方式得到的力量估计曲线和真 实曲线的对比。
结果显示，握持力量是可以通过从肌内EMG信号中 提取的特征精确地估计出来。并且估计的好坏取决 于所选择的特征和模型。 使用poly1模型时，WAMP和RMS的表现最好， SSC的表现最差，但是差距并不大。Phinyomark 关于sEMG信号的研究中，WL的表现最好，WAMP 的表现却一般。不过最近的一些研究表明，WAMP 和WL之间没有差异。
手腕上会放置一个参考电极
信号处理
◦ 接收到的肌电信号会被放大1000倍，然后在通过一个 20Hz-5000Hz的带通滤波器。 ◦ 采集到的肌电信号和力量值经过16位A/D转换器转换为数 字信号，采样率为20kHz。
A/D转换后的力量信号再通过一个截止频率为 20Hz的数字低通滤波器(4阶巴特沃思滤波器) A/D转换后的肌电信号再通过一个频率在 100Hz~3000Hz的数字带通滤波器(4阶巴特沃思 滤波器)
平均MVC为481 69N poly1模型的 R 2 为0.53~0.97(中位数:0.87) ANN模型的 R 2 为0.75~0.98(中位数:0.89) 使用poly1模型时，9种特征中WAMP和RMS的 R 2 值最大。肌内EMG和力量值的线性程度取决于这些 特征。