表面肌电信号采集概论

合集下载

表面肌电分析

表面肌电简介及分析方法一、表面肌电信号概念表面肌电信号 (surface electrom yographic signal, sEMG 信号)是从皮肤表面通过电极引导并放大，显示记录神经肌肉活动时的生物电信号，主要是浅层肌肉和神经干综合的电活动。

表面肌电信号主要有参与活动的运动单位数量、放电频率、同步化程度、募集的模式等有关。

二、表面肌电信号主要是通过时阈和频阈两个方面进行分析1、sEMG 信号的时域分析方法时域分析用于刻画肌电图时间序列的振幅特征，主要指标包括积分肌电（integrete EMG，iEMG）、均方根值（root mean square，RMS）、平均振幅（MA）。

积分肌电值（integrated EMG, iEMG）是一段时间内肌肉中参与活动的运动单位放电总量，其值大小在一定程度上反映参加工作的运动单位的数量多少和每个运动单位的放电大小。

用来分析在单位时间内肌肉的收性。

平均振幅表示肌电信号的强弱，其大小与参与活动的运动单位数目和放电频率的同步化程度有关。

2、sEMG 信号的频域分析方法频阈方面的分析主要是在频率维度上反映 sEMG 的变化，表面肌电信号的频域分析广泛应用于肌肉疾病诊断和肌肉疲劳检测。

利用表面肌电信号进行傅立叶转换（FFT），获得的频谱或功率谱反映信号在不同频率上的变化。

常用指标有平均功率频率（Mean Power Frequency, MPF）和中位频率（Median Frequency, MF）。

MF 指放电频率的中间值，即肌肉收缩过程中放电频率的中间值，一般也是随着运动时间的增大而呈递减的趋势。

由于骨骼肌中快慢肌纤维组成比例不同，导致不同部位骨骼肌之间的 MF 值不同。

快肌纤维兴奋表现在高频放电，慢肌纤维则在低频。

一般在中高强度的运动时，MPF 和 MF 值会有所下降，频谱左移，则说明局部肌肉出现疲劳。

并且导致反映频谱曲线特征的 MPF 和 MF 产生相应的下降。

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。

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）是通过测量肌肉表面电位变化来反映肌肉活动的技术。

在运动学、工程学、物理学、医学、运动康复等领域，sEMG技术被广泛应用于肌肉活动的研究中。

下面将介绍sEMG信号的特征。

一、频率特征sEMG信号的频率特征是指信号中包含的频率成分。

sEMG信号频率范围通常为10-500 Hz。

通常将sEMG信号分为三个频带，即低频段(10-100 Hz)、中频段(100-250 Hz)和高频段(250-500 Hz)。

其中，低频段反映了肌肉的肌力变化，中频段反映了肌肉的疲劳状态，高频段反映了肌肉的颤动和抖动。

二、幅值特征sEMG信号的幅值特征是指信号电位的均方根值(Root Mean Square，简称RMS)。

RMS值越大，代表肌肉收缩的力度越强，反之，RMS值越小，肌肉收缩的力度越弱。

三、时域特征时域特征分为两个方面:幅度分布特征和波形轮廓特征。

幅度分布特征是指sEMG信号在时间轴上的分布情况，可以反映肌肉收缩的强度和肌肉的功能。

波形轮廓特征是指sEMG信号波形的上升、下降、持续时间等特征，可以反映肌肉收缩的速度和肌肉的协调性。

四、空间特征空间特征是指不同位置肌肉间的sEMG信号差异。

当肌肉活动时，sEMG 信号的强度和形态在不同的位置上可能会有所不同。

综上所述，sEMG信号与肌肉活动密切相关，sEMG信号的频率、幅值、时域和空间特征等特征均可用来量化肌肉收缩的情况，进而为肌肉活动的研究提供依据。

在未来的发展中，sEMG技术将会得到更广泛的应用。

人体表面肌电信号采集系统研究

根据肌电信号的特点和采集系统特性的研究，通过软件仿真和噪声控制等措施设计了一种较好的肌电信号采集系统。研究内容和创新点如下：
1.肌电信号提取利用表面电极提取肌电信号，并且通过利用 INA128 芯片及周边电路软件设计，以实现能够将微弱肌电信号顺利提取进采集系统； 2.肌电信号放大滤波电路的设计肌电信号滤波电路是肌电信号采集系统的关键。根据肌电信号的幅频特性以及外界对肌电信号的影响，设计了较好的滤波电路，特别是设计了一种新型的 50Hz 工频电路，能够很好的解决工频噪声对肌电信号的影响； 3.真有效值电路设计真有效值电路能够很好的将肌电信号波形进行整流滤波，方便肌电信号的观测，也实现日后单片机处理肌电信号； 4.肌电信号数据显示为了更好采集到得肌电信号使其完整性、准确地显示于计算机，通过利用软件仿真的方式对系统的硬件电路进行验证，并通过利用 Matlab 软件最终将肌电信号在计算机上显示出来。本文通过对肌电信号特点的研究和设计，实现了肌电信号的采集显示功能。并且依据设计方法可以推广到低频微弱信号在强电磁波噪声干扰下的采集。关键词：表面肌电信号，滤波电路，50Hz 工频陷波，数据采集。
§1-3 研究内容
国外公司肌电采集系统能很好的完成肌电信号的提取采集，但是由于高昂的价格和较差的兼容性，以及较差的便携性，对于我们的康复工程和假肢控制带来不便。
在国内生理信号采集技术已有几十年的技术积累。70 年代末，国内医学信息技术进入了新的发展阶段。许多专家开始了以赶超国际医学研究水平为目标的课题实施。而真正以微型计算机为基础的革命性生物医学工程研究则从 80 年代初开始。83 年后，由 Z--80 至 8086/8088 CPU 及 PC 总线机种与 DOS 系统的普及，尤其是国产化优质价廉的采集控制接口产品的推广，给国内生理医学工程技术的发展，注入了强有力的增长剂。国内近几年肌电采集放大系统发展迅速。南京大学微弱信号研究中心研制的 HB-851 系统能采集到原始的肌电信号，能够比较好的消除噪声的影响。Pclab 生物信号采集处理系统是国内对生理信号采集研究的最新科研成果，它主要由硬件与软件两大部分组成。硬件主要完成对各种生物电信号（如：心电、肌电、脑电）与非电生物信号（如：血压、张力、呼吸）的采集，并对采集到的信号进行调理、放大，进而对信号进行模/数（A/D）转换，使之进入计算机。特别是近 2

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。

表面肌电采集

表面肌电采集
表面肌电采集（Surface electromyography，sEMG）是一种通
过外部电极放置在皮肤表面来测量和记录肌肉活动的技术。

它通过测量肌肉组织中的电位差来反映肌肉的电活动。

表面肌电采集的操作比较简单，只需要将电极贴在身体的肌肉表面即可。

常见的电极有单极和双极两种，单极电极只记录肌肉的总体电位，而双极电极则可以记录肌肉间的电位差。

使用表面肌电采集技术可以获取到肌肉的电活动信号，进而了解肌肉的收缩程度和模式。

这对于运动研究、康复训练、人机交互等领域都具有重要意义。

例如，在康复训练中，可以利用表面肌电采集技术帮助康复者正确执行运动，并监测康复者的肌肉恢复情况。

虽然表面肌电采集技术操作简单，但是由于信号受到肌肉发电、电极脱落、噪声干扰等因素的影响，数据质量可能存在一定的限制。

因此，在采集和分析数据时需要注意噪声的去除和信号处理的方法，以获得准确可靠的结果。

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。

表面肌电信号处理

表面肌电信号处理
表面肌电信号处理是一种用于研究肌肉活动的技术。

它通过测量肌肉表面的电信号来分析肌肉的活动情况。

这种技术可以用于研究肌肉的运动控制、肌肉疲劳、肌肉损伤等方面。

表面肌电信号处理的基本原理是利用肌肉收缩时产生的电信号来反映肌肉的活动情况。

这些电信号可以通过肌肉表面的电极来测量。

测量到的信号经过放大、滤波等处理后，可以得到肌肉的活动情况。

表面肌电信号处理可以用于研究肌肉的运动控制。

通过测量肌肉的电信号，可以了解肌肉在不同运动状态下的活动情况。

这对于研究肌肉的运动控制机制非常重要。

例如，可以研究肌肉在不同运动强度下的活动情况，以及肌肉在不同运动方式下的活动情况。

表面肌电信号处理还可以用于研究肌肉疲劳。

肌肉疲劳是肌肉长时间运动后的一种生理现象，会导致肌肉力量下降、肌肉酸痛等症状。

通过测量肌肉的电信号，可以了解肌肉在疲劳状态下的活动情况。

这对于研究肌肉疲劳机制、预防肌肉疲劳等方面非常重要。

表面肌电信号处理还可以用于研究肌肉损伤。

肌肉损伤是肌肉受到外力或过度使用等因素导致的一种损伤。

通过测量肌肉的电信号，可以了解肌肉在损伤状态下的活动情况。

这对于研究肌肉损伤机制、预防肌肉损伤等方面非常重要。

表面肌电信号处理是一种非常重要的技术，可以用于研究肌肉的运
动控制、肌肉疲劳、肌肉损伤等方面。

随着技术的不断发展，表面肌电信号处理将会在更多领域得到应用。

浅谈表面肌电信号与采集

浅谈表面肌电信号与采集摘要：表面肌电信号（Surface Electromyography，SEMG）是人神经对运动系统在控制时产生的微弱生物电信号，在皮肤表面通过表面电极进行提取、放大、降噪，在信号显示机上显示和记录的时间——能量幅值信号。

它是神经系统在控制运动系统的肌肉运动时的一种信号表达，该信号检测方式对人的身体没有伤害。

但是，最初的表面肌电信号相对微弱，会受到各种各样外界信号的干扰，而且，对于简单采集出来的肌电信号，其形式无法完全理解，无法对其中的有效特征进行迅速的分辨。

因而，我们不仅需要对其信号进行处理和特征提取，并且在该基础上采用不同的方法，对手臂的不同动作的模式识别也是一个重点的研究方向。

关键词：表面肌电信号，特征提取，模式识别1 引言随着现代科学医疗技术的发展，现代医疗科学与机器人技术相结合形成了一门新型学科，就是医疗康复学，现已成为机器人技术的一个热门课题。

医疗康复学综合了生物、机械、电子等诸多学科，该学科采用电子信息技术以及计算机科学技术，操作机械设备，帮助残疾人进行康复医疗，极大的提高了康复效果。

当前，治疗型康复机器人设备，已经由封闭式的实验室研究阶段快速走向实际应用。

随着时间的推移，表面肌电信号的假肢手的逐步增加，假肢手的使用在一定程度上提高了残疾人的运动能力并提高了他们生活的质量，带来了相当明显的社会效益。

但调查发现，在使用了假肢手的肢体残缺患者中，约有30%～50%的人使用非常少或者不能使用，特别是身体两侧均截肢的患者拒绝使用肌电假肢的倾向尤为明，其主要问题是假肢手反应较慢，动作识别准确率不高，控制效果不稳定，与真正的肢体动作还存在较大的差距，这些问题导致了肢体残缺者不愿意使用假肢。

这说明由肌电信号控制的假肢手技术还有很大的提升空间，需要对其进行进一步深入的研究，提高SEMG信号处理系统的模式判别能力，让SEMG信号控制的假肢，能够被患者控制自如给肢体残缺残疾人带来更大的生活便利。

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。

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。

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。

表面肌电信号检测电路的工作原理与应用介绍

表面肌电信号检测电路的工作原理与应用介绍表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是用于检测人体肌肉运动的电信号。

sEMG的检测电路在医学、运动控制、康复治疗等领域具有重要的应用价值。

本文将介绍sEMG检测电路的工作原理和应用，以及相关技术的发展和研究进展。

一、sEMG检测电路的工作原理sEMG检测电路主要由前置放大器、滤波器和数据采集系统组成。

其工作原理基于肌肉运动产生的生物电信号，通过传感器感应到皮肤表面的微弱电信号，经过前置放大器放大和滤波器滤波处理后，再由数据采集系统进行数据采集和处理。

1. 前置放大器：前置放大器起到放大sEMG信号的作用。

由于肌肉运动产生的生物电信号非常微弱，需要通过前置放大器将信号放大到合适的范围，以提高信噪比和准确性。

2. 滤波器：滤波器用于去除采集信号中的噪音和干扰，保留肌肉运动相关的有效信号。

根据需要，可以设置不同的滤波器参数，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，以满足不同应用场景下的需求。

3. 数据采集系统：数据采集系统用于获取经过前置放大器和滤波器处理后的sEMG信号，并将其转换为数字信号进行存储和分析。

通常采用模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号，并通过计算机或移动设备进行后续处理。

二、sEMG检测电路的应用sEMG检测电路在多个领域有着广泛的应用，并取得了重要的成果。

以下将介绍sEMG检测电路在医学、运动控制、康复治疗等领域的具体应用。

1. 医学领域：sEMG检测电路可用于研究和评估肌肉功能和运动控制。

医生和研究人员可以通过sEMG检测电路获取肌肉活动的相关信息，诊断和治疗一些肌肉疾病，如帕金森病、肌肉萎缩症等。

2. 运动控制：sEMG检测电路在运动控制领域有着广泛的应用。

通过实时监测肌肉活动情况，可以实现肢体运动的控制和识别。

例如，通过对手臂sEMG信号的检测，可以实现假肢的控制和康复设备的操作。

3. 康复治疗：sEMG检测电路在康复治疗方面起到了重要的作用。

表面肌电信号检测电路的高速数据采集与处理

表面肌电信号检测电路的高速数据采集与处理随着生物医学领域的发展，表面肌电信号检测技术在康复和运动控制中发挥着重要作用。

为了能够准确、高效地采集和处理表面肌电信号，需要设计一套高速数据采集与处理电路。

本文将介绍这一电路的设计原理、关键组成部分以及实现过程。

1. 背景介绍表面肌电信号是人体肌肉运动产生的电活动信号，可以用来评估肌肉的活动状态和疾病情况。

传统的表面肌电信号采集电路存在信号干扰和低采样率等问题，为了解决这些问题，需要设计一套高速数据采集与处理电路，以提高信号采样的质量和效率。

2. 设计原理高速数据采集与处理电路的设计原理主要包括信号采集、信号放大和信号处理三个环节。

信号采集：采用表面电极，将电极与肌肉表面紧密贴合，实时采集肌肉活动产生的微弱电信号。

信号放大：使用高增益的信号放大器将采集到的微弱电信号放大成适合模数转换器（ADC）输入的电压范围。

信号处理：采用数字信号处理器（DSP）对放大后的信号进行数字滤波、特征提取和模式识别等处理，以得到有用的信息。

3. 关键组成部分（1）表面电极：通过选用导电材料和适当设计形状，保证电极与肌肉表面接触良好，能够准确采集肌肉信号。

（2）信号放大器：采用低噪声、高增益的运算放大器，通过对信号进行放大来提高信号质量，并将信号调整至ADC的输入范围。

（3）模数转换器（ADC）：将模拟电信号转换为数字信号，并根据设定的采样率进行采样，以便后续数字信号处理。

（4）数字信号处理器（DSP）：对采集到的数字信号进行数字滤波、特征提取和模式识别等处理，以获得有关肌肉活动的信息。

4. 实现过程（1）电路设计：根据上述原理和组成部分，设计相应的电路图，确定各个元器件的连接和参数。

（2）电路制作：按照电路图进行元器件的选取和布局，将各个部分连接起来，形成完整的电路板。

（3）电路调试：将制作好的电路连接到电源和计算机等设备上，测试电路的工作状态，并进行调试和优化，以确保电路的正常运行。

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）。

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。

表面肌电信号检测电路的设计原理解析

表面肌电信号检测电路的设计原理解析本文将对表面肌电信号检测电路的设计原理进行详细解析。

肌电信号是指由人体肌肉运动产生的微弱电信号，通过对这些信号的检测和分析可以获得关于肌肉运动状态和肌肉疲劳程度等信息。

而表面肌电信号检测电路的设计是实现对这些信号的采集和处理的关键。

一、肌电信号检测原理肌肉的运动是由神经系统发出指令，刺激肌肉产生收缩并产生电信号。

这些电信号可以通过电极传感器采集到并转换成模拟电压信号。

肌电信号通常是微弱的，所以需要采用放大电路将信号放大到适合测量的范围。

另外，由于肌电信号中可能存在伪迹干扰，还需要进行滤波和去噪处理。

二、表面肌电信号检测电路设计要点1. 电极选择：电极的选择是影响肌电信号检测准确性的关键因素。

常用的电极有干接触电极和湿接触电极。

干接触电极适合短时的检测，但容易引起伪迹干扰；湿接触电极适合长时间的检测，但需要液体介质。

根据实际需求选择适当的电极。

2. 放大电路设计：放大电路需要对肌电信号进行放大，同时还需要抑制伪迹干扰。

通常采用差分放大器结构，通过调节放大倍数和增益控制，合理放大信号同时降低噪音。

3. 滤波和去噪：肌电信号中可能存在各种频率的噪音和伪迹。

通过滤波电路，能够滤除不需要的高频噪音和低频漂移，保留有用的信号。

去噪处理可以通过数字滤波算法来实现，如均值滤波、中值滤波等。

4. AD转换器：肌电信号处理完毕后，需要通过模数转换（ADC）将模拟信号转换为数字信号，以便于计算机或其他设备进行进一步处理和分析。

AD转换器的选择要考虑分辨率和采样率等参数，以保证信号的准确性和完整性。

5. 电源和接地设计：为了稳定的供电和减少电磁干扰，电源和接地设计也是电路设计中需要注意的因素。

可以采用稳压电源和良好的接地布线来提高电路的性能。

6. 软件设计：在电路设计完成后，还需要进行相应的软件设计，以实现对肌电信号的保存、分析和可视化显示等功能。

这涉及到嵌入式系统的编程和界面设计等内容。

表面肌电信号检测电路的特征提取与分类算法研究

表面肌电信号检测电路的特征提取与分类算法研究1.引言表面肌电信号（sEMG）是一种通过电极贴附于肌肉表面获取的生物电信号。

sEMG信号可以提供肌肉的运动信息，被广泛应用于许多领域，如康复工程、人机交互、假肢控制等。

为了更准确地分析和利用sEMG信号，研究人员提出了各种特征提取和分类算法，本文将重点介绍其中的几种典型方法。

2.特征提取算法特征提取是将原始sEMG信号转化为能够反映肌肉活动特征的数学特征。

常见的特征提取算法包括时域特征、频域特征和时频域特征。

时域特征包括均值、方差、均方根等，能够反映信号的幅度和时域变化趋势。

频域特征主要是通过傅里叶变换将信号转换到频域，如功率谱密度、频率等，能够反映信号的频率分布情况。

时频域特征则结合了时域和频域的特性，常用的方法有小波变换、短时傅里叶变换等。

3.分类算法为了根据提取的特征对sEMG信号进行分类，研究人员提出了多种分类算法，如支持向量机（SVM）、k最近邻算法（kNN）、人工神经网络（ANN）等。

SVM是一种常用的分类算法，通过在高维空间中找到一个最优超平面来实现分类。

kNN算法则是根据样本之间的距离进行分类，其基本思想是将待分类样本与最近邻的k个样本比较，根据多数投票进行分类。

ANN是一种模仿神经系统的结构和功能设计的分类算法，其通过学习样本之间的关系来实现分类。

4.特征提取与分类算法的应用表面肌电信号的特征提取和分类算法在康复工程中具有广泛的应用。

例如，在下肢康复训练中，可以通过提取sEMG信号的特征来判断肌肉的活动情况，并根据分类结果调整康复训练的强度和方式。

在人机交互方面，sEMG信号的分类可以实现对外部设备的控制，比如用肌肉收缩信号来控制假肢的运动。

此外，sEMG信号的分类还在体育训练、人体行为分析等方面得到广泛应用。

5.挑战与展望尽管表面肌电信号的特征提取和分类算法已经取得了一定的进展，但仍面临一些挑战。

首先，由于sEMG信号受到肌肉运动和皮肤电活动的干扰，信号的质量较低，如何提高信号的质量成为一个重要问题。

表面肌电信号采集电路的设计与实现

关键词肌电信号；放大电路；零点漂移；滤波
中图分类号：ＴＰ２４１
文献标识码：ｈ
文章编号：１６７卜７５９７（２０１５）０２ — ００２８ — ０２
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５００Ｈｚ。由于直流和低频信号的干扰，设计
表面肌电信号（ｓｕｒｆａｃｅｅ１ｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｉｃｓｉｇｎａｌ，
ｓＥＭＧ）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（ＭｏｔｏｒＵｎｉｔＡｃｔｉｏｎＰｏｔｅｎｔｉａｌＴｒａｉｎｓ，ＭＵＡＰＴ）在皮肤表面叠加而成，是一种非平稳的微弱信号。在临
Ｐ
萑＆Ｄ
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
７３００７０）
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５０Ｈｚ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（２０～５００）Ｈｚ的肌电信号。

表面肌电信号检测电路的高速采样与数据传输设计

表面肌电信号检测电路的高速采样与数据传输设计表面肌电信号（Surface Electromyography，sEMG）的检测在医疗、健康监护和运动控制等领域具有重要的应用价值。

为了实现高精度的sEMG信号采集和数据传输，设计一个高速采样与数据传输的电路是至关重要的。

I. 系统需求分析在开始电路设计之前，我们首先需要对系统的需求进行分析。

根据表面肌电信号检测的特点，我们确定以下需求：1. 高速采样：为了捕获高频率的sEMG信号，采样速率需要达到每秒数十万次甚至更高，以保证信号的准确性和完整性。

2. 低噪声：sEMG信号往往非常微弱，需要提供低噪声的采集环境，避免干扰对信号质量的影响。

3. 数据传输：采集到的sEMG信号需要通过某种方式传输给后端处理设备进行分析，因此需要设计高效可靠的数据传输通道。

4. 低功耗：为了延长电池寿命或减少设备的能源消耗，电路设计应优化功耗，尽量减少能耗。

II. 电路设计基于以上需求，下面我们将讨论如何设计高速采样与数据传输的sEMG检测电路。

1. 前置放大器设计前置放大器用于放大由肌肉产生的微弱电信号。

在设计前置放大器时，需要考虑到低噪声和高增益的要求。

可以采用低噪声运算放大器（Low Noise Operational Amplifier）和差分放大器电路来实现。

此外，还可采用滤波器来减少来自环境的干扰。

2. 采样与转换高速采样是实现准确的sEMG信号检测的关键。

可以选择高速模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）来实现采样。

根据采样速率的要求，选择合适的ADC芯片，并设计好模拟输入滤波电路，以避免采样噪声和混叠效应。

3. 数据传输为了实现高速可靠的数据传输，可以考虑使用高速接口技术，如USB、Ethernet或无线传输技术（如蓝牙）。

根据实际需求选择合适的数据传输接口，并设计相应的数据传输电路。

4. 低功耗设计为了提高电路的能效和延长电池寿命，可以采用如下策略：- 优化电源管理电路，包括睡眠模式和动态电压调整；- 选择低功耗组件和器件，如低功耗运算放大器和低功耗ADC芯片；- 设计合理的电源分配电路，避免能耗浪费。