表面肌电信号实验手册
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。
肌电实验的实验报告
一、实验名称肌肉收缩力量与神经刺激频率的关系二、实验目的1. 了解肌肉收缩的基本原理。
2. 探讨神经刺激频率对肌肉收缩力量的影响。
3. 分析不同频率下肌肉收缩的力学特性。
三、实验原理肌肉收缩是一种复杂的生理现象，主要由神经系统的刺激引起。
当神经冲动到达肌肉纤维时，肌肉纤维会产生收缩。
肌肉收缩力量与神经刺激频率密切相关，在一定范围内，神经刺激频率越高，肌肉收缩力量越大。
四、实验材料与仪器1. 实验材料：实验鼠、电极、夹具、生理盐水等。
2. 实验仪器：肌电图仪、信号采集器、计算机等。
五、实验步骤1. 实验鼠固定在实验台上，使用电极将神经肌肉接头处的神经纤维与肌电图仪连接。
2. 将夹具固定在实验鼠的肌肉上，并确保夹具与肌肉紧密接触。
3. 使用生理盐水湿润电极和肌肉表面，以保证良好的导电性。
4. 调整肌电图仪，记录肌肉在静息状态下的电位变化。
5. 以不同的频率（如1Hz、2Hz、3Hz、4Hz、5Hz）刺激神经，观察并记录肌肉收缩的力量变化。
6. 对不同频率下的肌肉收缩力量进行统计分析。
六、实验结果1. 在静息状态下，肌肉电位变化不明显。
2. 随着神经刺激频率的增加，肌肉收缩力量逐渐增大。
3. 在低频率刺激下（如1Hz），肌肉收缩力量较小；在高频率刺激下（如5Hz），肌肉收缩力量较大。
4. 肌肉收缩力量与神经刺激频率之间存在一定的线性关系。
七、实验分析1. 实验结果表明，神经刺激频率对肌肉收缩力量有显著影响。
2. 随着神经刺激频率的增加，肌肉收缩力量逐渐增大，这可能与肌肉纤维的收缩速度有关。
3. 在高频率刺激下，肌肉收缩力量较大，这可能是因为高频率刺激使肌肉纤维处于持续收缩状态，从而提高了肌肉收缩力量。
八、实验讨论1. 本实验结果表明，神经刺激频率对肌肉收缩力量有显著影响，这与生理学原理相符。
2. 在实际应用中，可以通过调节神经刺激频率来控制肌肉收缩力量，例如在康复训练中，可以根据患者的具体情况调整刺激频率，以提高康复效果。
表面肌电信号检测电路的原理与设计方法
表面肌电信号检测电路的原理与设计方法表面肌电信号（Surface Electromyographic Signals, sEMG）是一种用于检测人体肌肉活动的生物电信号。
sEMG信号检测电路的设计是为了提取和测量这些信号，用于各种应用，如康复医学、运动控制、人机交互等。
本文将介绍sEMG信号检测电路的原理、设计方法和相关考虑因素。
一、表面肌电信号简介表面肌电信号是通过肌肉纤维活动而产生的电信号，由肌肉活动引起的离子流动引起了肌肉组织的生物电势变化。
sEMG信号具有较低的幅度和较高的噪声水平，需要通过合适的电路设计和信号处理技术来提取有用的信息。
二、表面肌电信号检测电路的原理表面肌电信号检测电路主要由前置放大器、滤波器和增益控制器组成。
其工作原理如下：1. 前置放大器：前置放大器用于增强sEMG信号的幅度，以便后续的信号处理。
由于sEMG信号的幅度较小，前置放大器应具有高放大倍数、低噪声和宽频带特性。
常用的前置放大器电路包括差分放大器和双电源放大器。
2. 滤波器：滤波器用于去除sEMG信号中的噪声和无关频率成分，以提取感兴趣的信号。
常用的滤波器包括低通滤波器和带通滤波器。
低通滤波器主要用于去除高频噪声，带通滤波器可选择性地通过感兴趣的频率范围。
3. 增益控制器：增益控制器可根据需求调整sEMG信号的放大倍数，以适应不同的应用场景。
它可以通过选择不同的反馈电阻或电压增益控制电路来实现。
三、表面肌电信号检测电路的设计方法在设计表面肌电信号检测电路时，需要考虑以下因素：1. 电源选择：应选择适宜的电源电压和电流，以满足电路的工作要求，并保证信号的质量和稳定性。
2. 前置放大器设计：根据sEMG信号的幅度和噪声水平，选择合适的放大倍数和前置放大器电路。
同时，注意选择低噪声、宽频带的运算放大器和适当的反馈电路。
3. 滤波器设计：根据应用需求，选择合适的滤波器类型和截止频率。
滤波器的设计应考虑滤波器特性、阶数和滤波器电路的实现方式。
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。
测肌电图的实验报告
测肌电图的实验报告1. 引言肌电图是一种用来测量肌肉电活动的技术，通过记录肌肉电活动的变化，可以了解肌肉的状况和功能。
本次实验的目的是通过测量肌电图信号，分析不同运动状态下的肌肉电活动差异。
2. 实验设计2.1 实验材料- 肌电信号采集设备- 电极贴片- 计算机2.2 实验步骤1. 将电极贴片粘贴于被试的皮肤上，确保电极的贴片面与皮肤紧密接触。
2. 打开肌电信号采集设备，并连接电极与设备。
3. 让被试进行不同运动状态的活动，例如静止、轻度活动和剧烈活动。
4. 在每个运动状态下，记录肌电信号的变化。
3. 实验结果3.1 肌电信号的采集与记录在实验中，我们采集了被试在不同运动状态下的肌肉电活动，并将肌电信号记录于计算机上。
以下为部分记录结果示例：时间（毫秒）电压（伏）-0 0.0011 0.0012 0.0033 0.004... ...3.2 肌电信号的分析通过对记录的肌电信号进行分析，我们可以获得有关肌肉电活动的各种信息。
以下为结果分析示例：1. 在静止状态下，肌电信号的幅值较小。
这是因为肌肉处于松弛状态，肌肉电活动较少。
2. 在轻度活动状态下，肌电信号的幅值较大。
这是因为肌肉开始运动，产生更多的电活动。
3. 在剧烈活动状态下，肌电信号的幅值达到最高点。
这是因为肌肉处于高强度运动状态，产生最大的电活动。
4. 讨论与结论通过本次实验，我们成功地采集记录了不同运动状态下的肌电信号，并分析了其特点。
根据我们的实验结果，可以得出以下结论：1. 肌肉的电活动与其运动状态密切相关，静止状态下的电活动最小，剧烈活动状态下的电活动最大。
2. 肌电信号的幅值可以反映肌肉的运动强度，幅值越大表示肌肉运动越剧烈。
3. 肌电信号的采集和分析是了解肌肉活动和功能的重要工具，对于康复治疗和运动训练有重要意义。
然而，本实验还存在一些限制。
例如，实验中使用的肌电信号采集设备可能存在一定的误差，影响结果的准确性。
此外，样本量较小也可能影响结论的普遍性。
2014课程设计_表面肌电信号采集
课程设计任务书
表面肌电信号采集
一、任务指南
肌肉收缩时伴随的电信号，表面肌电信号是各个运动单元动作电位在表面电极处之和，是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。
本研究分析表面肌电信号的检测与分析方法，实现对手指运动或抓握力量的估计。
图1 表面肌电信号及其分解
图2 手指运动的肌电识别
二、设计原理
原理框图如图3所示，输入为差分输入，AD转化采用我们购买的NI的AD 采集卡（16位），PC机上可采用matlab或Labview对采集的肌电信号的处理，显示手指运动或握力大小。
图3 表面肌电采集电路结构
三、技术指标
（1）肌电信号采集电路
4通道差分输入，CMRR>100dB，噪声<2uV，输入阻抗>110M欧姆，频带：0.1-500Hz，放大倍数1000，测量精度： 1uV/最小刻度。
（2）应用matlab/Labview对肌电信号分析
肌电信号的时域和频域特征分析，能区分手指的弯曲与伸展或握力的大小。
四、设计要求
1、查阅文献，了解表面肌电信号特点和采集电路。
2、按设计要求，独立完成肌电采集电路的设计，使用电路设计软件（PROTEL/Altium Designer/orCAD/Multisim）完成检测电路图和PCB板绘制。
3、在通用板上完成电路的焊接与调试。
五、参考器件
AD8220 4片；OP4177 3片
电阻、电容、导线、电极若干。
表面肌电信号检测电路的多尺度分析与处理方法
表面肌电信号检测电路的多尺度分析与处理方法在人类活动中，肌肉的运动起着重要的作用。
为了了解肌肉活动的模式和特征，科学家们研究了表面肌电信号（sEMG）。
sEMG是一种非侵入性的生物电信号，它可以通过电极贴在肌肉表面来获取。
为了准确地分析和处理sEMG信号，研究人员需要设计合适的电路，并采用多尺度方法进行分析。
一、sEMG检测电路设计为了获取高质量的sEMG信号，检测电路需要满足以下要求：1. 低噪声：sEMG信号弱小且易受到环境干扰，因此电路设计应考虑降低噪声的影响。
2. 高放大增益：sEMG信号具有较低的幅度，需要适当放大才能进行后续处理。
3. 宽带宏观增益控制：sEMG信号具有广泛的频率范围，电路应具备宏观增益控制功能，以适应不同频率的信号。
4. 适应不同肌肉组织：人体肌肉组织的特性各异，sEMG检测电路应能适应不同部位的肌肉。
二、sEMG信号的多尺度分析方法sEMG信号具有多尺度的特征，因此研究人员需要采用多尺度分析方法来获取更详细的信息。
1. 时域分析：时域分析是最基本的分析方法，可以观察信号的幅值、波形和时域参数，如均值、方差和均方根等。
时域分析可以提供信号的整体特征。
2. 频域分析：频域分析可以将信号转换到频域，通过计算功率谱、能量分布等指标，得到信号的频率特征。
常用的频域分析方法有傅里叶变换、小波变换等。
3. 时频域分析：时频域分析结合了时域和频域的优点，可以得到信号在时间和频率上的变化情况。
常见的时频域分析方法有短时傅里叶变换、小波包变换等。
三、sEMG信号的处理方法sEMG信号的处理旨在提取有用的信息，并将其应用于肌肉活动的研究和应用中。
1. 特征提取：通过提取信号的幅值、频率、时域和频域参数等特征，可以获得与肌肉活动相关的信息。
常用的特征提取方法有时域平均、频域幅值谱和小波包系数等。
2. 模式识别：通过对特征进行分类、聚类和识别，可以对肌肉活动进行分类和分析。
常见的模式识别方法有支持向量机、神经网络和决策树等。
表面肌电信号处理
表面肌电信号处理表面肌电信号（sEMG）是指肌肉活动引起的电信号，它们可以通过表面电极在肌肉表面进行测量。
sEMG信号处理是分析和解释sEMG信号的过程，它可以用于诊断肌肉疾病、评估肌肉功能、控制肌肉运动和研究运动控制等方面。
sEMG信号处理的第一步是信号采集。
在采集sEMG信号时，需要选择适当的电极和放大器，并将其放置在肌肉表面。
然后，通过放大器将信号放大，以便进行后续的分析和处理。
sEMG信号处理的第二步是信号滤波。
由于sEMG信号存在许多噪声和干扰，因此需要对信号进行滤波，以去除这些噪声和干扰。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
sEMG信号处理的第三步是特征提取。
特征提取是从原始sEMG信号中提取有用的信息或特征的过程。
常用的特征包括幅值、频率、时域特征和频域特征等。
这些特征可以用于识别肌肉动作、评估肌肉疲劳和控制肌肉运动等方面。
sEMG信号处理的第四步是模式识别。
模式识别是将特征与已知的模式或类别进行比较和分类的过程。
常用的模式识别算法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
这些算法可以用于识别肌肉动作、评估肌肉疲劳和控制肌肉运动等方面。
sEMG信号处理的应用非常广泛。
例如，在肌肉康复方面，sEMG 信号处理可以用于评估肌肉功能和监测康复进展。
在肌肉疾病诊断方面，sEMG信号处理可以用于诊断肌肉疾病和评估疾病的严重程度。
在运动控制方面，sEMG信号处理可以用于控制假肢、神经刺激和运动康复等方面。
sEMG信号处理是分析和解释sEMG信号的过程，它可以用于诊断肌肉疾病、评估肌肉功能、控制肌肉运动和研究运动控制等方面。
sEMG信号处理的应用前景非常广阔，未来还有很大的发展空间。
表面肌电信号采集
表面肌电信号采集（硬件部分）报告一．研究背景肌肉收缩时伴随的电信号，表面肌电信号是各个运动单元动作电位在表面电极处之和，是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。
本课程设计通过表面肌电信号幅值的检测，实现对手指运动或抓握力量的识别。
图一表面肌电信号图2 手指运动的肌电信号肌电信号特性设计肌电信号采集系统，首先要了解并分析肌电信号的特性，明确肌电信号的特性能够更好的滤除噪声，更好的设计肌电采集系统。
肌电信号发源于作为中枢神经一部分的脊髓中的运动神经元。
运动神经元的细胞体处在其中，其轴突伸展到肌纤维处，经终板区（哺乳类神经肌肉接头为板状接头，故称终板或称运动终板motor endplate）与肌纤维耦合（是生化过程性质的耦合）。
与每个神经元联系着的肌纤维不只一条。
这些部分合在一起，构成所谓运动单位，如图（2.1）。
运动单位是肌肉的最小功能单位并能被随意地激活，它由受同一运动神经支配的一群肌肉纤维组成，肌电信号(EMG)是由不同运动单位的运动单位动作电位motor unit action potential，MUAP)组成。
肌电信息与肌肉收缩的关系可以概述如下：由中枢神经系统发出传向运动神经末梢分支的运动电位，传递着驱使肌肉收缩的信息。
由于神经末梢分支的电流太小，常不足以直接兴奋大得多的肌纤维，但是通过神经肌肉接头处的特殊终板的类似放大作用，这样就爆发一个动作电位沿着肌纤维而传播，在动作电位的激发下随之产生一次肌肉收缩。
这种兴奋和收缩之间的联结是通过肌纤维内部特殊的传导系统实现的，因此，可以明确以下概念：1）动作电位不是肌肉收缩的表现，而是发动肌肉收缩机制的重要部分。
2）由于肌肉信号只与给予肌肉的指令成比例，因此肌肉实际上不需要产生力，但工作了的肌肉仍然是发放肌电的适当源泉。
各肌纤维在检测点上表现出的电位波形，其极性与终板和检测点的相对位置有关（例如图2.2上纤维1和n引起的电位波形与纤维2，3引起的电位波形反向）。
表面肌电信号 最大值归一化法
表面肌电信号最大值归一化法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是用于反映肌肉活动的一种生理信号，通过电极贴在皮肤表面记录肌肉的电活动。
在运动生理学研究和康复医学中，sEMG被广泛应用于评估肌肉活动、分析动作模式和监测运动负荷等方面。
在使用sEMG进行肌肉活动分析时，常常需要对信号进行处理和分析，以提取有效的信息。
其中一种常用的处理方法就是最大值归一化法（Maximal Voluntary Isometric Contraction normalization，简称MVIC）。
最大值归一化法是一种比较简单和有效的sEMG信号标准化方法，其基本原理是通过记录被测肌肉的最大主观收缩强度，将该值作为所有sEMG信号的基准值，使得不同个体或不同时间的sEMG信号可以进行比较和分析。
其具体步骤如下：1. 确定被测肌肉：需要确定被测肌肉和对应的肌肉活动模式。
通常选择一个明显相关的肌肉作为被测肌肉，如肱二头肌、腿部肌肉等。
2. 进行最大收缩测试：被测者进行最大主观收缩强度（MVIC）的测试。
被测者在一定姿势下，尽可能用最大力气收缩被测肌肉，持续几秒钟，并记录下收缩强度。
3. 提取MVIC值：通过sEMG信号采集设备记录被测肌肉在MVIC测试过程中的信号，并提取相应的最大值作为MVIC值。
4. 进行信号标准化：对采集到的其他sEMG信号进行最大值归一化处理，将每个数据点除以MVIC值，从而将其缩放到0到1的范围内。
通过最大值归一化法处理后的sEMG信号，可以有效地消除个体差异和时间差异对信号的影响，使得不同条件下的sEMG信号可以进行准确地比较和分析。
该方法在肌肉活动评估、动作分析和康复训练等领域具有广泛的应用前景。
除了最大值归一化法，sEMG信号的处理方法还有很多，如均方根法、峰值分析法等。
不同的处理方法适用于不同的应用场景，研究者可以根据具体需要选择合适的方法进行信号处理和分析。
表面肌电信号检测电路的多通道设计与测试
表面肌电信号检测电路的多通道设计与测试一、引言表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是一种用来检测肌肉活动的生物电信号，可以广泛应用于健康监测、康复医学等领域。
为了有效地获取和分析sEMG信号，需要设计并搭建一个可靠且高性能的多通道sEMG检测电路。
本文将探讨表面肌电信号检测电路的多通道设计与测试。
二、设计原理1. 表面肌电信号表面肌电信号是通过电极贴附在人体表面采集得到的肌肉电信号。
sEMG信号的特点是频率较低、幅值较小，在采集过程中容易受到噪声干扰。
因此，设计多通道sEMG检测电路时需要考虑信号放大、滤波和抗干扰能力。
2. 多通道设计多通道设计可以同时采集多个肌肉组的sEMG信号，提高信号采集效率和准确性。
多通道电路的核心是放大器、滤波器和多路选择器。
放大器用于放大sEMG信号，滤波器用于去除噪声和其他不相关信号，多路选择器用于选择要采集的通道。
三、设计与测试过程1. 电路设计根据多通道sEMG检测电路的需求，选择合适的放大器、滤波器和多路选择器器件。
在电路设计过程中，需要注意电路的稳定性、抗干扰能力和功耗等方面的考虑。
2. 电路布局将选定的器件进行布局，保证电路的紧凑性和良好的信号传输。
同时，合理布局还有助于减少噪声和干扰的影响。
3. 电路测试使用合适的测试设备进行电路的功能测试和性能评估。
对电路的放大倍数、滤波效果、抗干扰能力等进行全面的测试，确保电路的稳定运行和准确采集sEMG信号。
四、实验结果与分析经过实验测试，多通道sEMG检测电路设计具备可靠的信号放大和滤波功能。
电路能够准确采集肌肉活动信号，并且对噪声和干扰具有较好的抑制能力。
实验结果表明，设计的多通道sEMG检测电路能够满足sEMG信号的获取需求。
五、应用展望多通道sEMG检测电路在健康监测、康复医学等领域具有广阔的应用前景。
未来的研究可以探索进一步优化电路性能、减少功耗，并结合人工智能算法实现对sEMG信号的自动分析和识别。
表面肌电信号的分析和特征提取_吴冬梅
近年来，对sEMG的分析主要集中在时域 和频域等方面，信号分析的目的在于通过研究
sEMG的时、频域特征与肌肉结构以及肌肉活动 状态和功能状态之间的关联性，探讨sEMG变化 的可能原因及应用sEMG的变化有效反映肌肉 的活动和功能[13-23]。Disselhorst-Klug等[15]利用 时域方法(平均值)提取出sEMG的特征值，用于 研究sEMG与肌肉力之间的关系；Reddy等[22] 利用时域方法(均方根值RMS)提取出sEMG的 特征值，用于研究sEMG和运动位移的关系，从 而实现了手指和腕关节模型的控制；Sbriccoli 等[16]分别利用时域方法(均方根值RMS)和频域 方 法 ( 中 位 频 率 Median Frequency) 提 取 出 sEMG的特征值，用于研究肱二头肌sEMG的幅 值和频谱特征；罗志增等[20]利用时-频域方法小 波变换对sEMG进行特征提取，用于sEMG的模 式分类和肌电假肢的控制。
Received: 2010-05-04 Accepted: 2010-07-12
ISSN 1673-8225 CN 21-1539/R CODEN: ZLKHAHFra bibliotek8073
肌电图测量实验
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张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张。
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，引起肌细胞内钙离子在短时间内增加，以启动肌肉收缩的分子机制。
骨骼肌的最基本组成为运动单元（motor unit），可被意识性活化，而众多的运动单元可构成所谓的肌纤维，当单一运动单元（SMU）被诱导活化时，其波形间距为3-10ms，大小为20-2000uV，去电荷频率为6-30Hz。
因此，肌纤维收缩时可引起较大的振幅和较高的频率信号，称之为肌电图（Electromyogram EMG）。
骨骼肌的肌纤维接受运动神经的支配，当运动神经兴奋时会引发其所支配的所有肌纤维活动，这种过程包括动作电位的产生及肌纤维的收缩。
一块肌肉可能有几百个运动神经在支配，神经系统以兴奋不同数目的运动神经方式来控制肌肉不同活动的程度，被兴奋的运动神经单元越多，活动的肌纤维数目也越多，故可以兴奋运动神经的单元数目来控制肌肉活动的程度。
和心电图一样，可以用电极从皮肤上加以记录肌电图。
意志控制肌肉活动时会产生很多电位变化，EMG的形状不像ECG一样规则，它是由一连串不规则的波形所组成。
肌肉进行等张收缩（Isotonic Contraction）时，肌肉维持固定的张力且会消耗能量，同时肌肉长度亦会改变。
当肌肉长度改变时，它将承担负荷并移动一段相当的距离，以完成有效的做功。
肌肉进行等长收缩（Isometric Contraction）时，肌肉的缩短极微而近于等长，但张力却大增。
纵使等长收缩并不造成身体的移动，然而仍会消耗能量并转变为热及张力的形式，故肌肉的等长收缩作用，因为没有位移的现象，因而没有做功。
表面肌电信号的检测
表面肌电信号数字传感器的设计表面肌电信号数字传感器的设计时间：2009-02-24 15:19:03 来源：ednchina 作者：1.引言表面肌电（suRFace electromyography, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化经表面电极引导、放大、显示和记录所获得的一维电压时间序列信号，其振幅约为0-5000μV，频率0-1000Hz，信号形态具有较强的随机性和不稳定性。
与传统的针式肌电图相比，sEMG的空间分辨率相对较低，但是探测空间较大，重复性较好，对于体育科学研究、康复医学临床和基础研究等具有重要的学术价值和应用意义[1]。
人体是一导电体，工频干扰及体外的电场、磁场感应都会在人体内形成测量噪声，干扰sEMG的检测，所以信号的滤波和电路的屏蔽成为表面肌电信号数字传感器设计的重点。
分为几个部分：电极、放大电路、滤波电路、A/D转换。
2.电极的设计本文电极极片的基体用铜制作，表面镀银，其形式采用常用的双极型，并在两个电极中间插入了一个参考电极，也称作无关电极，以利于降低噪声，提高对共模信号的抑制能力。
为了消除来自电源线的噪声，采用差动放大的方法。
肌电信号由两个电极来检测，两个输入信号“相减”，去掉相同的“共模”成份，只放大不同的“差模”成份。
任何噪声如果离检测点很远，在检测点上将表现为“共模”信号；而检测表面附近的信号表现为不同，将被放大。
因此，相对较远处的电力线噪声将被消除，而相对比较近处的肌电信号将被放大。
其准确性由共模抑制比（CMRR）来衡量[2]。
肌电信息在人体组织(容积导体)内的传递，会随着距离的增加而很快衰减。
因此电极宜贴放在肌电发放最强的肌腹部，以减少邻近肌肉的肌电干扰(串音)。
采用较小的电极可提高选择性，但会增加电极与皮肤间的接触阻抗。
3放大电路的设计人体肌肉组织是皮表肌电的信号源，它发放的肌电经过皮下软组织的体电阻传输至皮肤表面，体电阻约数百欧姆，但是，表面电极与皮肤之间的接触阻抗比较高，约几千欧姆。
表面肌电信号采集电路的设计与实现
中 图分 类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ １
文 献标 识码 ： ｈ
文 章编 号 ： １ ６ ７ 卜７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ５ ）０ ２ — ０ ０ ２ ８ — ０ ２
频 和谐 波 成 分 ， 根 据 肌 电信 号 的频 谱分 布 范 围 ， 设置 的 低通 滤
２ 实验 结 果
根 据 上 述 实验 方 法 ， 分 别通 过 握 拳和 胳 臂伸 展 采集 到拇 短 展肌 和肱 二头肌 上 的肌 电信 号 ， 如 下 图所示 。
波 器 的中 心频 率 为 ５ ０ ０ Ｈ ｚ 。由于 直流 和低 频信 号 的干扰 ， 设计
表 面 肌 电 信 号 （ ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｅ １ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍ ｙ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ，
ｓ Ｅ Ｍ Ｇ ）是通 过 电极 从 人体 皮 肤 表面 记 录 下来 的 神经 肌 肉 活 动时 发放 的生 物 电信 号 ， 是 由肌 肉 兴 奋时 所 募集 的 运动 单 位 产 生 的 个 个动 作 电位序 列 （ Ｍ ｏ ｔ ｏ ｒ Ｕ ｎ ｉ ｔ Ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ Ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ， Ｍ Ｕ Ａ Ｐ Ｔ ）在 皮 肤 表面 叠加 而 成 ， 是 一种非 平 稳 的微弱 信 号 。在临
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表 面肌 电信号采 集电路 的设 计 与实现
张 琳琳
（ 兰 州交通 大 学光 电技 术与 智能 控制教 育部 重点 实验 室 ， 甘 肃兰 州
７ ３ ０ ０ ７ ０ ）
摘 要 本 文主要 介 绍 了肌 电信 号 采集 电路 的设 计 ， 并根据 此 电路 采集 到 了拇短 展肌 和肱 二 头肌上 的肌 电信 号。肌 电 信 号 由表 面 电极 采 集 ， 随后被 引入 到 由放 大 电路 、工 频滤 波 电路 、低 通 滤 波 电路 和 高通 滤 波 电路 组成 的肌 电预 处理 电 路 进行 处 理 。设计 的肌 电信号 采 集电路 可 以对 ５ ０ Ｈ ｚ的工频 干扰起 到 很好 的抑 制作 用 ， 利用 高通滤 波解决 了零 点漂 移 的 问题 ， 并能有 效 地提取 到 （ ２ ０～ ５ ０ ０ ）Ｈ ｚ的肌 电信号 。
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
运动肌电测试分析系统实验指导书
人体上肢运动表面肌电测试实验一、实验目的（1）了解人体人体肌肉及主要肌肉群位置；（2）掌握运动肌电测试分析系统的组成及使用方法；（3）掌握表面肌电信号分析方法；（4）了解人体日常生活活动上肢运动表面肌电特征。
二、实验设备及仪器（1）16通道Biovision肌电采集盒；（2）肌电电极；（3）DASY Lab分析软件及计算机系统；（4）75%的医用酒精及棉球。
三、实验内容及方法（1）极的位置本试验所测肌肉为三角肌（中部）、肱二头肌、肱三头肌三块肌肉，电极安置的具体贴放位置按照图1，两记录电极的方向顺着肌纤维的纵轴方向，参考电极和记录电极形成正三角形，两电极间的距离大约为2～3㎝。
人体肌肉及主要肌肉群位置（2）皮肤处理用75％的医用酒精反复擦试表面电极安放点及安放点附的皮肤，以去除皮肤表面的油污、坏死的角质层，或用砂片摩擦。
（3）测试系统连接测试肌电电极线连接至Biovision肌电采集盒通道，肌电采集盒连接线连接至计算机USB接口，打开DASY Lab分析软件，测试系统连接是否正常。
（4）试验内容被试者测试上肢分别进行13个人体日常生活动测试，为了确保试验数据的准确性，每个动作进行了3次肌电信号采集，为避免肌肉疲劳，每次采集数据间隔1min。
表1 个人体日常生活动动作四、数据处理DASY Lab分析软件求取每个动作平均幅值和积分肌电的第50百分位数（即中位值），对其进行对比分析。
试分析完成每个动作单位激活的数量，参与活动的运动单位的放电总量，进而得出完成哪个动作肌肉发力最大。
重复性作业上肢肌肉疲劳的表面肌电实验一、实验目的（1）了解应用运动肌电测试分析系统分析肌肉疲劳的实验方法；（2）掌握分析肌肉疲劳分析的指标；（3）掌握表面肌电信号分析方法；（4）熟悉DASY Lab分析软件，掌握分析肌肉疲劳分析的指标求解方法。
二、实验设备及仪器（1）16通道Biovision肌电采集盒；（2）肌电电极；（3）DASY Lab分析软件及计算机系统；（4）75%的医用酒精及棉球。
表面肌电信号课程设计
表面肌电信号课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解表面肌电信号的基本概念，掌握其产生原理和应用领域。
2. 学生能描述表面肌电信号的特点，了解信号处理方法及其在运动科学、康复工程等领域的应用。
3. 学生能掌握肌电信号的采集、分析和处理技术，了解相关设备和软件的使用。
技能目标：1. 学生具备使用表面肌电信号采集设备进行数据采集的能力，能正确操作设备并完成信号采集。
2. 学生能运用信号处理软件对表面肌电信号进行分析，提取关键信息，并对其进行分析解读。
3. 学生能运用所学知识解决实际问题，如设计简单的表面肌电信号应用案例。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对生物电信号的探究兴趣，提高对科学研究的热情和积极性。
2. 学生树立团队协作意识，学会与他人共同分析问题、解决问题。
3. 学生关注表面肌电信号在现实生活中的应用，认识到其在健康、医疗等领域的价值。
课程性质：本课程为跨学科课程，涉及生物、电子、计算机等多个领域，旨在培养学生的实践操作能力和综合运用知识解决问题的能力。
学生特点：高年级学生，具有一定的生物学、电子学和计算机科学基础，具备较强的自主学习能力和动手实践能力。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调实践操作和实际应用，培养学生的创新思维和跨学科整合能力。
通过分解课程目标，为教学设计和评估提供具体依据。
二、教学内容1. 表面肌电信号基本概念：介绍肌电信号的来源、产生机制及其在生理学中的意义。
- 教材章节：第1章 肌电信号基础2. 表面肌电信号采集技术：讲解表面肌电电极的使用、信号采集系统的组成及操作方法。
- 教材章节：第2章 肌电信号采集技术3. 表面肌电信号处理方法：介绍信号预处理、特征提取、模式识别等分析方法。
- 教材章节：第3章 肌电信号处理方法4. 表面肌电信号应用案例：分析表面肌电信号在运动科学、康复工程等领域的实际应用。
- 教材章节：第4章 肌电信号应用案例5. 实践操作：组织学生进行表面肌电信号采集、处理和分析的实践活动。
第二部分 肌电测试方法(MEGAWIN ME6000肌电测试系统)
平均肌电图（RMS）
图9-8
积分肌电图 （IEMG）
肌电图信号处理
（一） 全波整流肌电图
它可产生EMG的绝对值，通常是正极 性，原始的EMG的平均值为零。全波 整流主要应用在不同肌群活动相位的 半定量评价中，其幅值变化图形能很 好地反映肌肉收缩水平的变化。
(二）平均肌电图（均方根振幅，简称RMS）
三、表面肌电图分析
肌电图（EMG）是对肌肉电信号的描述和记录。 直接由肌电图仪记录下来的结果为原始EMG，从 中可直接看出肌肉活动强弱，即EMG振幅值的大 小和放电频率的高低。为更加细致地对EMG进行 分析，要对原始EMG信号进行处理，通常有以下 几种方法（图9-8）。
原始肌电图
全波整流肌电图
70%MVC以上的等长收缩至疲 劳时，虽然RMS在整个收缩过 程中也随疲劳的加深而增大， 但增大的幅度逐渐减小。在等 张收缩至疲劳的过程中，RMS 也随负荷增加而增大。
（三）积分肌电图（简称IEMG）
IEMG是指肌电图曲线下包围的面积，单位为： 毫伏·秒（mv·s）。
这样有EMG的活动，全波整流信号的积分值总是 增加的。通过对IEMG的定量就可以判定肌肉活 动的强弱。其 计算公式为：
则上应达到完全恢复。对不同受试者进行测试时，他们 之间的组间间隔要统一
（四）与测力台等其它仪器同步测量
根据运动技术的测试要求，有时肌电仪还与摄 影和摄像机、测力台三种仪器同步测试，以保 证它们在“测量时相”上的对应。同步方法有 两种：一种是由测力台开始采样，激发同步信 号与摄像机、肌电仪同步工作；另一种方法是 由摄像机或肌电仪产生同步信号与测力台二者 同步工作。
4.安置表面电极：等到皮肤完全干燥，将电极固 定在已经处理的皮肤上。两电极中心相距 d=20mm 。 同 时 需 要 固 定 的 还 有 一 个 “ 参 考 电 极”。
表面肌电信号实验手册
实验基于sEMG时域特征特的动作识别一、实验目的1.了解肌电信号常用的时域分析方法；2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别；二、实验设备1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡；2.32位Windows XP台式机（Matlab 7.0软件）；3.802.11b/g无线网卡；三、实验内容（1）学习信号的基本去噪方法，并用MATLAB实现；（2）学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度（WL）符号改变数（SSC）、过零点（ZC）、威尔逊赋值（WAMP）等特征的提取；（3）学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。
学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取（选取一种特征）、基于特征的动作识别的MATLAB程序。
四、实验原理（1）小波去噪小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。
小波去噪的基本原理图如下（2） 特征提取时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。
时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。
最常用的方法有：方差，过零点数（Zero Crossing, ZC ），Willison 幅值（Willison Amplitude, WAMP ），绝对值平均值 (Mean Absolute Value, MA V ）和波形长度（Wave length ，WL ）等。
在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。
我们主要介绍一下几种方法：过零率（ZC ）：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。
为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。
计算方式如下：)(),sgn(11δ≥-+-++k k k k x x x x（1）Willison 幅值：是由Willison 提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，对Willison 幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为V μ100~50 是最合适的阈值范围。
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实验基于sEMG时域特征特的动作识别一、实验目的1.了解肌电信号常用的时域分析方法；2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别；二、实验设备1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡；2.32位Windows XP台式机（Matlab 7.0软件）；3.802.11b/g无线网卡；三、实验内容（1）学习信号的基本去噪方法，并用MATLAB实现；（2）学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度（WL）符号改变数（SSC）、过零点（ZC）、威尔逊赋值（WAMP）等特征的提取；（3）学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。
学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取（选取一种特征）、基于特征的动作识别的MATLAB程序。
四、实验原理（1）小波去噪小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。
小波去噪的基本原理图如下（2） 特征提取时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。
时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。
最常用的方法有：方差，过零点数（Zero Crossing, ZC ），Willison 幅值（Willison Amplitude, WAMP ），绝对值平均值 (Mean Absolute Value, MA V ）和波形长度（Wave length ，WL ）等。
在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。
我们主要介绍一下几种方法：过零率（ZC ）：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。
为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。
计算方式如下：)(),sgn(11δ≥-+-++k k k k x x x x（1）Willison 幅值：是由Willison 提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，对Willison 幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为V μ100~50 是最合适的阈值范围。
其数学表示公式如公式（3-3）。
∑=+-=Nt i i x x f WAMP 11（2）其中：⎩⎨⎧>=otherwisex if x f 阈值01)(波形长度（WL ）：它是对某一分析窗中的波形长度的统计，波长可以体现该样本的持续时间、幅值、频率的特征。
∑-=-+=11)()1(1N i i x i x NWL （3）符号改变斜率（SSC ）：为信号的的频率性能提供了一些附加信息，对于3个连续的采样点，给定阈值ω，通过下面的公式计算波峰波谷的个数。
()()()N i x x x x i i i i ,,1,11 =≥-⨯-+-ω（4）（3） 神经网络BP 神经网络又称误差反向传播（Back Propagation ），它是一种多层的前向型神经网络。
在BP 网络中，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
所谓的反向传播是指误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行的。
标准的BP 网络采用梯度下降算法，与Widrow-Hoff 学习规则相似，网络权值沿着性能函数的梯度反向调整。
前向型神经网络通常具有一个或多个由sigmoid 神经元构成的隐层，以及一个由线性神经元构成的输出层。
多个具有非线性传递函数的神经元层使得网络可以学习输入和输出之间的非线性关系，而线性输出层使得网络可以产生[-1，+1]之外的输出值。
+1,1IW 1b 1p+1,2IW 2b 1a隐层)(tan 111,11b p IW sig a +=输出层)(211,22b a IW purelin a +=ya =3输入由两层神经元构成的BP 网络结构（1） BP 网络的训练算法① BP 算法BP 算法沿着误差函数减小最快的方向，也就是梯度的反方向改变权值和偏差，这一点与线性网络的学习算法是一致的。
BP 算法的迭代计算公式可以表示为：k k k k g a x x -=+1 （1）其中，k x 代表当前权值和偏差，1+k x 代表迭代产生的下一次的权值与偏差，k g 为当前误差函数的梯度，k a 代表学习速率。
② 有动量的梯度下降算法标准的梯度下降法在调整权值时，仅仅按照当前时刻的负梯度方向进行调整，并没有考虑以前各次运算步骤中的梯度方向，因此新的样本对迭代过程影响太大，可能会导致训练过程中调整方向发生震荡，导致不稳定和收敛速度慢的问题，有动量的梯度下降算法则考虑了往前时刻的贡献，其权值迭代算法为：)1()()1[()()1(-+-+=+n D n D n w n w ij ij ααη （2）其中，)1(),(-n D n D 分别表示n 时刻，n-1时刻的负梯度。
由于加入了以前时刻梯度的贡献，相当于给迭代过程添加了一个低通滤波器，使得网络忽略误差曲面上细节特征，避免了陷入局部极小点的问题。
③ 共轭梯度算法尽管标准的BP 算法采用梯度下降算法，权值和偏差沿误差函数下降最快的方向调整，但却并不一定是收敛最快的算法。
在改进的BP 训练算法中，有一大类的算法称为共轭梯度算法。
在这一类算法中，权值和偏差沿着共轭梯度方向进行调整，通常能够获得比标准的梯度算法更快的收敛速度。
共轭梯度算法的第一次迭代都是从最陡下降的梯度方向开始。
梯度向量为：00g p -= （3）沿着此方向进行权值和偏差的调整，公式为：k k k k g a x x +=+1 （4）下一次搜索方向则由前两次搜索方向的共轭方向决定，表达式为：1-+-=k k k k p g p β （5）对于系数k β不同计算方法产生不同的共轭梯度算法。
a ）F-R 共轭梯度算法采取的系数确定方法为：11--=k T k k Tk k g g gg β （6）即本次迭代梯度相对于上一次迭代梯度的归一化值。
b ）P-R 共轭梯度算法采取的系数确定方法为：111---∆=k T k k T k k g g gg β （7）即上次迭代梯度与本次迭代梯度的内积对本次梯度的归一化值。
c ）Scaled 共轭梯度算法到目前为止，讨论过的所有共轭梯度算法都需要在每一步迭代过程中对搜索方向进行计算，这样的计算量是比较大。
对此moller 提出了Scaled 梯度搜索算法[4]，在每一步迭代过程中不计算搜索方向，以减少训练过程的计算量。
其基本原理是利用下面介绍的L-M 算法与共轭梯度法相结合产生的。
④ L-M 算法L-M 算法其权值和阈值的更新过程为：e J I J J x x T T k k 11][-++-=μ （8）其中，e为期望输出与实际输出的误差；J为误差对权值微分的Jacobi矩阵；μ为标量因子。
如果训练成功，误差性能函数减小，那么就减小μ的值；反之就减小其值。
五、实验步骤1. 认真阅读本实验的原理与方法。
2. 利用MATLAB实现对肌电信号的去噪、特征提取及动作识别。
（1）小波去噪load 'sample_test.mat';load 'sample_train.mat';%%%%%参数说明%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%Window=256;%分析窗口的长度M=512; %采集数据时一个data的样本数Channel=4; %采集数据的通道数Class=6; %类别数Number=10; %每个类别的个数WinLap=64; %窗口移动的间隔JudgeTime=Window/WinLap; %一个分析窗口需要移动的次数8Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1; %所有数据需要分析的次数477ClassCount=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1; %一类数据需要的分析次数77GapCount=M*Number/WinLap; %训练样本两类动作之间的间隔80ClassOne=1;ClassTwo=2;ClassThree=3;ClassFour=4;ClassFive=5;ClassSix=6;%thr=0.2;%%%%% train样本小波去噪%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=1:Channelx=sample_train(:,i);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);[c,l]=wavedec(x,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);s4=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);new_train(:,i)=s4;endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(sample_train(:,1),'r');hold on;plot(new_train(:,1),'b');legend('原始信号','去噪后信号');title('train样本滤波前后信号对比');subplot(4,1,2);plot(sample_train(:,2),'r');hold on;plot(new_train(:,2),'b');subplot(4,1,3);plot(sample_train(:,3),'r');hold on;plot(new_train(:,3),'b');subplot(4,1,4);plot(sample_train(:,4),'r');hold on;plot(new_train(:,4),'b');train样本去噪前后的信号对比如下图所示仿照对train样本进行小波去噪的方法，写出利用MATLAB对test样本进行小波去噪的程序。
（2）特征提取clear all;close all;load 'sample_train.mat';%%%%% 参数说明%%%%%%Window=256;%分析窗口的长度M=512; %采集数据时一个data的样本数Channel=4; %采集数据的通道数Class=6; %类别数Number=10; %每个类别的个数WinLap=64; %窗口移动的间隔JudgeTime=Window/WinLap; %一个分析窗口需要移动的次数Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1;%所有数据需要分析的次数CountClass=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1; %一类数据需要的分析次数CountGap=M*Number/WinLap; %训练样本两类动作之间的间隔%%%%% 求波长%%%%%%%%%%%%%%sample=sample_train; %接口WL=zeros(Channel,Count);for c=1:Countfor n=1:Channelfor w=1:Window-1WL(n,c)=WL(n,c)+abs(sample((c-1)*WinLap+w,n)-sample((c-1)*WinLap+w+1,n));endendendFeature_train=WL;仿照求WL（波长）特征的程序，任选其他一种特征，写出MATLAB程序。