表面肌电分析
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。
表面肌电信号检测电路的实时运动分析与控制方法
表面肌电信号检测电路的实时运动分析与控制方法一、简介随着人工智能技术和生物医学工程的发展，表面肌电信号（sEMG）检测技术逐渐应用于实时运动分析与控制。
sEMG信号是通过电极贴在皮肤上检测肌肉活动所产生的微弱电信号，在运动分析与控制领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一种基于表面肌电信号的实时运动分析与控制方法。
二、sEMG信号采集为了实现对肌肉活动的实时分析与控制，首先需要采集和处理sEMG信号。
sEMG信号的采集通常使用表面电极来收集，电极应贴在皮肤上与目标肌肉接触良好。
采集到的sEMG信号需要经过放大或滤波等处理，以提高信号质量和准确度。
三、sEMG信号特征提取为了准确分析肌肉活动，需要从sEMG信号中提取出有用的特征。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征。
时域特征主要包括均值、方差、峰值等统计量，用于描述信号的幅度和波形特征；频域特征则通过傅里叶变换将信号转换到频域，提取频谱特征，用于描述信号的频率分布。
四、实时运动分析基于sEMG信号的实时运动分析可以通过对提取的特征进行分类和识别来实现。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习算法等。
这些算法根据已有的训练数据集进行学习，并根据提取的特征对输入的sEMG信号进行分类判断，从而实时分析出肌肉的运动状态。
五、实时运动控制实时运动控制是通过对sEMG信号分析结果进行反馈控制，来实现对目标设备或系统的控制。
例如，可以将肌肉活动分析结果用于控制假肢的运动，让失去肢体的患者实现自然的肢体运动；也可以用于控制机器人的动作，提高机器人的精准操控能力。
六、应用前景与挑战sEMG信号检测技术在实时运动分析与控制领域具有广阔的应用前景。
它可以应用于康复医学、人机交互、运动辅助装置等多个领域。
然而，sEMG信号的采集和处理过程中面临一些挑战，如信号的噪声干扰、电极脱落等问题，需要进一步研究和改进。
七、结论通过表面肌电信号检测电路的实时运动分析与控制方法，可以实现对肌肉活动的准确监测和控制。
表面肌电分析系统临床指导
• 肌力的基础是运动单位的募集 最小用力时，直径小且闽值低的单个I型运动单位以最低的频率活动，产生最 小的肌力，此频率为起始频率。需要的力量增加时，此运动单位的发放频率 增加。肌力需要进一步增加时，第一个运动单位活动的力量不能满足需要， 乃有第二个运动单位的募集。此时第一个运动单位的发放频率为募集频率。 第二个运动单位也有它自己的起始频率和募集频率。为了达到肌力的均匀增 加，第二个运动单位加入以后第一个运动单位的发放频率可以低于或者高于 募集频率。根据肌力的需要，可以募集更多的运动单位。除了募集更多的运 动单位以外，增加肌力的另外一个策略是募集阈值高．发放频率高．收缩力 量大的Ⅱ型运动单位，这样肌力的增加更甚。进～步增加肌力的策略就是同 步。一些发放频率高的单位放慢其发放频率，使之与慢发放单位的频率一致 。对于频率快的单位来说发放频率减慢则产生的力量小些，但是多单位协同 收缩的总力量大些。即收缩的效率高些。此外需要长时间持续的肌肉用力时 ，运动单位的发放是轮流交替的，这样可以减少疲劳的产生。
5
SEMG常用参数指标
●时域指标
RMS 均方根值 将表面肌电原始信号进行均方根处理，在临床和康复医学研 究中，常被应用于实时、无损伤地反映肌肉活动状态 ，其数 值变化通常与肌肉收缩力大小等有关 RAW 原始肌电值 指表面肌电原始信号，没有经过任何处理，在临床和康复医 学研究中，常被应用于实时、无损伤地反映肌肉活动状态 ， 其数值变化通常与肌肉收缩力大小等有关 IEMG 积分肌电 指所得肌电信号经整流滤波求单位时间内曲线下面积的总和 ，它可反映肌电信号随时间进行的强弱变化
则时阈参数和频阈参数均减低。
10
表面肌电适应症
• 肌力肌张力评估 • 下腰痛评估 • 吞咽困难评 • 术前术后功能评估 • 脑瘫评估 • 脊柱侧弯评估 • 斜颈评估 • 两通道开放式分析（包含时域/频域/时频分析） • 多通道开放式分析（包含时域/频域/时频分析） • 步态分析（包含肌电、压力、大角度、小角度）
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。
表面肌电图简介及应用
谢谢观看
无强迫参与
尊重受试者的意愿，不强 迫或诱导其参与表面肌电 图实验。
知情同意
在实验前向受试者充分解 释实验目的、过程和潜在 风险，并获得其书面知情 同意。
安全问题与注意事项
设备安全
确保表面肌电图设备符合 相关安全标准，操作过程 中避免设备故障或意外事 故。
受试者安全
在实验过程中密切关注受 试者状态，确保其安全无 虞。
康复训练
表面肌电图可以监测肌肉活动状态， 指导患者进行针对性的康复训练，提 高康复效果。
运动科学研究应用案例
运动技术分析
表面肌电图可以分析运动过程中肌肉活动的协调性，为运动员提供改进运动技术的依据。
运动疲劳研究
通过表面肌电图研究运动疲劳过程中肌肉活动的变化，有助于了解运动疲劳产生的机制。
假肢控制与生物反馈训练应用案例
损伤。
无创检测
表面肌电图不需要通过插入肌肉或神 经的方式进行检测，因此不会引起疼
痛或不适。
实时反馈
表面肌电图能够实时反映肌肉的活动 状态，有助于及时发现和纠正肌肉功 能异常。
广泛的应用领域
表面肌电图在多个领域都有应用，如 运动生理学、康复医学、神经科学等。
局限性
易受干扰
表面肌电图信号容易受到其他电信号、 电磁干扰等因素的影响，导致信号质 量下降。
表面肌电图简介及应用
目录
• 表面肌电图的基本概念 • 表面肌电图的应用领域 • 表面肌电图的优缺点 • 表面肌电图的实际应用案例 • 表面肌电图的伦理与安全问题
01
表面肌电图的基本概念
定义与原理
定义
表面肌电图（sEMG）是一种通过 贴在皮肤表面的电极记录肌肉活动 的电信号的技术。
表面肌电标准化
表面肌电标准化
表面肌电（Surface Electromyography，sEMG）是测量肌肉活动的一种方法。
标准化是指在进行sEMG测量时，遵循一定的标准和规范，以确保结果的可比性和可靠性。
以下是一些常见的表面肌电标准化步骤和原则：
1. 皮肤准备：在进行sEMG测量之前，需要准备被测肌肉区域的皮肤表面。
这包括清洁皮肤，去除皮肤上的油脂、污垢和死皮，并用酒精或其他适当的消毒剂消毒皮肤。
2. 传感器放置：选择合适的sEMG传感器，并按照特定的位置和方向放置在被测肌肉上。
具体位置和方向应根据国际标准或专业指南进行确定，如表面肌电国际学会（SENIAM）提供的推荐位置。
3. 强度标定：在进行正式测量之前，通常需要进行强度标定。
这包括记录一段基准信号，如最大主动收缩或静息状态下的肌电信号，以便后续数据分析时进行参考。
4. 数据采集：使用合适的设备和采样频率进行sEMG数据的获取。
常见的采样频率为1000Hz或更高，以确保对肌肉活动的准确捕捉和表示。
5. 数据分析：对采集到的sEMG数据进行预处理和分析。
这包括滤波、去除运动伪影、时域和频域分析等步骤，根据需要选择合适的分析方法。
需要注意的是，表面肌电标准化可能会因应用领域和研究目的而有所不同。
建议参考相关的学术文献、国际标准和专业指南，以确保在sEMG测量中遵循适当的标准化步骤和原则。
神经电生理检查技术—表面肌电图(康复评定技术课件)
壹、表面肌电图操作流程
4、参数设置 设置通道开启、通道名称、通道灵敏 度、通道置零、采样率、励磁输出、0 位数值、满数数值、单位、重置配件 名称、存储方式及转接盒处设置存储 位置等。
壹、表面肌电图操作流程
5、归零 测试位置与姿势调整，进行通道归零 操作。
壹、表面肌电图操作流程
二 肌电测量
sEMG信号形成于众多运动单位的生物电 活动在时间和空间上的总和，主要是浅层 肌肉的肌电信号和神经干上电活动的综合 效应
壹、表面肌电图操作流程
一 准备阶段
表面电极的选择和放置
1、电极大小：根据肌肉的大小与电极间的间隔 距离选择，通常大肌肉用大电极。
壹、表面肌电图操作流程
2、电极位置： 3、电极的距离： 2~10mm
壹、表面肌电图操作流程
一 准备阶段
噪声和伪迹的解决
选择信噪比比较高的放大器，以便降低噪声 和与电路内在噪声有关的伪迹
贰、表面肌电图的功能分析
二
表面肌电图评价疲劳的办法
时域 频域
频域指标有以下优势：
在肌肉疲劳过程中君呈明显的直线递减型变化， 变异小 曲线斜率不受皮下脂肪厚度和肢体围度的影响。 斜率与负荷持续时间明显相关。
贰、表面肌电图的功能分析
幅频联合分析 分形分析 小波分析法
叁、表面肌电图的应用
一
神经肌肉功能评估及指导康复训练
第三节 表面肌电图
OBJECTIVE
学
掌握：表面肌电图的定义及操作流程
习
目
熟悉：表面肌电图的应用。
标
了解：表面肌电图的功能分析。
表面肌电图的概念
表面肌电图是将电极置于皮肤表面，用于测试较大范围内的 肌电信号，并很好地反映运动过程中肌肉生理、生化等方面的 改变。 不需刺入皮肤，安全、简便、无创、无痛。 不仅可以在静止状态下观察肌肉活动，而且可以在运动过程 中持续观察肌肉活动的变化。 既是一种对运动功能有用的诊断方法，同时也是一种较好的 生物反馈技术。
测量分析表面肌电信号
RMS
t T
EMG2 (t)dt
t
T
其中EMG（t）是连续信号 T是采样间隔
最件并采集数据 ❖ 4.1~4.20 阅读，学习时域分析相关过程 ❖ 4.21~5.10 对数据进行时域分析，提取均方
根等特征值 ❖ 5.10~5.30 完成论文
选择报告（Select Report）
选择通道（Select Channels）
定义周期（Define Periods）
选择对比（
Choose Comparison）
生成报告：
将测量所得的数据以Txt文本导出
sEMG 的特征提取研究现状
❖ sEMG的定量辨识中需要对sEMG进行处理，提取 分离度大、鲁棒性好、运算复杂度低的模式特征 ，进而实现模式分类和定量辨识
课题研究的目的
❖ 目的： 基于sEMG的采集和时域分析，通过时域分 析直观准确的体现出sEMG信号特征。
sEMG的作用意义以及动作辨识现状
❖ 作用： sEMG能在一定程度上反映神经肌肉的活动，在临床医学的 神经肌肉疾病诊断，康复医学领域的肌肉功能评价等方面都 有重要的使用价值。
❖ 现状： 国内有很多研究专注于sEMG进行模式识别，实现多自由度 假肢控制。但在单个运动模式中价值的运动状态如运动速度 、运动幅度、和手臂位置等却无法控制。
后续工作
❖ 时域采样，在连续的信号上截取离散时刻上 的信号瞬间值。以等距离的单位脉冲序列乘 连续时间信号，各采样点的瞬间值就变成脉 冲序列的强度。
❖ 连续信号为EMG（t），从t=0开始采样，采 样得到的离散时间序号为EMG(n) EMG(n)=EMG(nT) T为采样间隔
RMS值的计算方法如下
❖ 软件部分 MyoResearch Xp Master
表面肌电信号检测电路的实时肌肉活动监测与疲劳评估策略
表面肌电信号检测电路的实时肌肉活动监测与疲劳评估策略肌肉活动的实时监测和疲劳评估对于运动训练、康复医学、人机交互等领域具有重要意义。
而表面肌电信号（sEMG）作为一种非侵入性检测方法，广泛应用于肌肉活动的监测和分析。
本文将介绍表面肌电信号检测电路的原理和实时肌肉活动监测与疲劳评估的策略。
一、表面肌电信号检测电路的原理表面肌电信号是通过将肌肉表面的电活动转化为电信号来实现监测的。
表面肌电信号检测电路的主要组成包括电极贴片、前置放大器、滤波器、采样电路和模数转换器等。
1. 电极贴片：电极贴片是将电信号从肌肉表面转导到电路的关键部件。
它通常由导电材料制成，能够良好地与肌肉表面接触，提供良好的信号传导性能。
2. 前置放大器：前置放大器用于将电极传输过来的微弱信号放大，以便后续的信号处理和分析。
前置放大器需要具备低噪声、高增益和宽带的特点，以提高信号质量。
3. 滤波器：滤波器用于去除电信号中的噪声干扰和不相关的信号成分。
根据需要，可以设置不同的滤波器来实现不同频段的信号检测和分析。
4. 采样电路：采样电路用于对放大后的信号进行采样，将模拟信号转化为数字信号。
通常采用的采样率为200-1000 Hz，以保证对信号进行高精度的还原。
5. 模数转换器：模数转换器用于将采样得到的模拟信号转化为数字信号。
通过模数转换器，可以将信号用数字形式进行存储和处理。
二、实时肌肉活动监测策略基于表面肌电信号的实时肌肉活动监测是通过采集和分析肌肉电信号来实现的。
其主要步骤包括信号采集、信号处理和特征提取等。
1. 信号采集：信号采集是通过表面肌电信号检测电路对肌肉电活动进行采集。
通过在肌肉表面粘贴电极贴片并将其与检测电路相连，可以实时地对肌肉电活动进行监测。
采集到的信号可以通过模数转换器转化为数字信号，以便后续的处理和分析。
2. 信号处理：信号处理是对采集到的信号进行去噪、滤波和增益调整等预处理操作。
去噪和滤波可以去除信号中的噪声干扰和不相关的信号成分，使得信号更加清晰和准确。
表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估策略
表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估策略肌肉疲劳是运动过程中肌肉力量下降以及一系列生理和心理的变化，它是体育训练、康复治疗和运动医学研究中的重要指标。
表面肌电信号（Surface electromyography，sEMG）是一种非侵入性的方法，常用于测量肌肉活动。
本文将介绍一种基于表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估策略。
一、表面肌电信号检测电路的设计为了准确地检测肌肉活动，需要设计一个高质量的表面肌电信号检测电路。
该电路通常包括电极采集单元、信号放大单元、滤波单元和数据采集单元。
1. 电极采集单元电极采集单元负责采集肌肉表面的电信号，通常采用导电胶布电极或者导线电极。
导电胶布电极用于在肌肉表面粘贴，通过胶布的导电作用将肌肉表面的信号传输到电路中。
导线电极通过导线连接，直接将信号传输到电路中。
2. 信号放大单元肌肉表面的电信号微弱，需要经过信号放大单元放大，使其能够被后续的处理单元处理。
常用的放大器包括差分放大器和运算放大器，可以根据具体需求选择合适的放大器。
3. 滤波单元肌肉信号中可能会混入噪声信号，为了准确地提取肌肉信号，需要对信号进行滤波处理。
滤波单元通常包括高通滤波器和低通滤波器。
高通滤波器用于去除直流偏移，低通滤波器则用于去除高频噪声。
4. 数据采集单元经过前面的处理，肌肉信号已经放大并滤波。
数据采集单元负责将处理后的信号转换为数字信号，通常使用模数转换器（ADC）完成。
转换后的数字信号可以用于后续的肌肉疲劳监测与评估。
二、实时肌肉疲劳监测与评估策略通过上述表面肌电信号检测电路可以实时地采集肌肉信号，并用于肌肉疲劳的监测与评估。
以下介绍几种常用的实时肌肉疲劳监测与评估策略。
1. 时域分析时域分析是最常用的一种肌肉疲劳评估方法。
通过对肌肉表面肌电信号的振幅、周期、时长等进行分析，可以判断肌肉的疲劳程度。
这种方法简单易行，但对信号的要求较高。
2. 频域分析频域分析是一种基于信号频谱的疲劳评估方法。
表面肌电图的分析与应用研究
4 表面肌电图的分析与应用研究表面肌电（surface electromyography, sEMG）图在电生理概念上虽然与针电极肌电图相同，但表面肌电图的研究目的，所使用的设备以及数据分析技术与针电极肌电图是有很大区别的。
相对与针电极肌电图而言，其捡拾电极为表面电极。
它将电极置于皮肤表面，使用方便，可用于测试较大范围内的EMG信号。
并很好地反映运动过程中肌肉生理生化等方面的改变。
同时，它提供了安全、简便、无创的客观量化方法，不须刺入皮肤就可获得肌肉活动有意义的信息，在测试时也无疼痛产生。
另外，它不仅可在静止状态测定肌肉活动，而且也可在运动过程中持续观察肌肉活动的变化；不仅是一种对运动功能有意义的诊断方法，而且也是一种较好的生物反馈治疗技术[50]。
4.1 肌电（electromyography, EMG）信号的产生原理及模式4.1.1肌电信号的产生原理肌肉收缩的原始冲动首先来自脊髓，然后通过轴突传导神经纤维，再由神经纤维通过运动终板发放冲动形成肌肉收缩，但每根肌纤维仅受一个运动终板支配，该运动终板一般位于肌纤维的中点。
当神经冲动使肌浆中Ca2+浓度升高时，肌蛋白发生一系列变化，使细胞丝向暗带中央移动，与此相伴的是ATP的分解消耗和化学能向机械功的转换，肌肉完成收缩。
在肌肉纤维收缩的同时也相应地产生了微弱的电位差，这就是肌电信号的由来。
人体骨骼肌纤维根据功能分为Ⅰ型慢缩纤维，又称红肌，亦即缓慢-氧化型肌纤维；Ⅱa型和Ⅱb型快缩纤维，又称白肌。
“红肌”力量产生较慢，其特点是ATP产生是氧化代谢产生的（即其含有较高的氧化能力），可以维持较长的工作时间，作用主要为保持耐力。
快肌纤维则主要是无氧酵解（糖原代谢）途径，故在相对较短的时间内，易产生疲劳和乳酸堆积[46]。
所以，不同纤维类型因其收缩类型不同，能量代谢改变不同，生理作用不同，故其收缩时的肌电信号也有不同特征，故而肌电信号反过来也可相应反映耐力、生化改变，也就是疲劳度、代谢等方面的情况。
表面肌电图诊断技术临床应用 (2)
表面肌电图诊断技术临床应用什么是表面肌电图诊断技术？表面肌电图诊断技术（Surface Electromyography，简称sEMG）是通过检测肌肉表面的电信号来评估肌肉功能和疾病的一种非侵入性诊断技术。
sEMG可以实时地检测和记录肌肉收缩和放松的电活动，从而提供了有关肌肉活动和功能异常的信息。
sEMG技术的原理sEMG技术利用表面肌电图仪器，将电极粘贴在肌肉表面，通过记录肌肉表面电位的变化来检测肌肉的活动。
肌肉的收缩和放松会引起肌肉纤维的电活动，这些电活动会通过神经传导到肌肉的表面，被sEMG电极所接收。
sEMG信号是一种微弱的生物电信号，它包含了来自神经肌肉系统的多种信息。
通过将sEMG信号放大和处理，可以得到有关肌肉收缩强度、肌肉协调性和疾病状态等方面的信息。
sEMG技术在临床应用中的价值sEMG技术在临床应用中具有广泛的价值。
以下是sEMG技术在不同领域的应用示例：运动医学sEMG技术可以用于评估运动员的运动能力和肌肉协调性。
通过记录运动过程中肌肉的sEMG信号，可以分析运动的力度、频率和协调性等指标，对运动员的训练和康复进行指导。
神经科学sEMG技术可以用于研究神经肌肉系统的功能和疾病。
通过记录肌肉的sEMG信号，可以评估神经系统的功能状态，例如神经传导速度、神经病变程度等，为神经科学研究提供重要参考。
康复医学sEMG技术可以用于评估和指导康复训练。
通过记录患者受损肌肉的sEMG信号，可以评估其肌肉功能的恢复程度，并为康复训练提供个性化的指导和反馈。
人机交互sEMG技术可以用于人机交互界面的设计和控制。
通过记录用户的sEMG信号，可以实现基于肌肉活动的人机交互，例如肌电控制的假肢和外骨骼等。
sEMG技术的优势和挑战sEMG技术具有以下优势：•非侵入性：sEMG技术不需要插入体内电极，对人体没有伤害。
•实时性：sEMG技术可以实时地监测和记录肌肉的电活动。
•灵敏性：sEMG信号可以捕捉到肌肉活动的微小变化，提供高分辨率的数据。
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
表面肌电测试
表面肌电测试表面肌电测试是现代医学中常用的一种测试手段，它通过对人体表面肌肉电活动信号的采集和分析，可以了解人体肌肉的功能、疲劳程度、运动控制、姿势稳定性以及神经肌肉疾病等情况。
本文将探讨表面肌电测试的原理、应用以及未来发展趋势。
一、表面肌电测试原理表面肌电测试是通过表面贴片电极采集人体肌肉产生的电活动信号，然后将采集到的电信号通过放大、滤波、采样等处理得到肌肉电活动的幅度和频率特征，从而了解肌肉的运动与控制情况。
表面肌电测试的信号特征主要有三个：幅度、频率和波形。
幅度是指肌肉产生的电信号的强度，用来反映肌肉收缩的强度；频率是指肌肉电信号的频率，用来反映肌肉的疲劳程度和运动节奏；波形是指肌肉电信号的形态，用来反映肌肉的协调性和神经肌肉病变情况。
二、表面肌电测试的应用1. 运动控制和运动评估表面肌电测试可以用来评估肌肉的运动控制情况以及肌肉的功能状态。
比如检测运动员的动作姿势是否符合标准，检测人体肌肉运动的协调性和柔软性，评估肌肉的力量和耐力等方面的表现。
2. 神经肌肉病变评估表面肌电测试可以对神经肌肉病变进行评估。
比如对肥大细胞病和肌萎缩侧索硬化症等症状，使用表面肌电测试可以检测到本病的肌肉失控情况，有助于早期发现和治疗。
3. 姿势稳定性评估表面肌电测试可以帮助医生评估人体的姿势稳定性情况。
比如通过测试骨盆肌肉的电活动情况，可以了解人体的平衡性以及肌肉间是否有足够的协调性，有助于预防脊柱畸形和骨关节疾病。
4. 康复训练表面肌电测试可以用于康复训练。
比如在肌肉功能不佳或因外伤或病变失去活动性的情况下，使用表面肌电测试可以评估和监测康复的进展和效果，帮助康复人员恢复肌肉功能和控制。
三、表面肌电测试未来发展趋势随着电子技术和计算机技术的快速发展，表面肌电测试将得到越来越广泛的发展和应用。
未来发展趋势主要有：1. 应用领域的扩大表面肌电测试的应用领域将会更广，包括医疗领域、运动训练领域、虚拟现实技术领域等等。
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。
基于表面肌电的运动单位活动特性分析及应用
摘要
基于表面肌电的运动意图识别方法是一种通过分析人体肌肉产生的电信号来 推断运动意图的技术。本次演示旨在综述该领域的研究现状、方法和技术，以及 实验设计和结果分析，探讨其存在的问题和未来发展趋势。
引言
Hale Waihona Puke 随着人工智能和生物医学工程的不断发展，运动意图识别在人体运动分析、 康复医疗、人机交互等领域具有广泛的应用前景。基于表面肌电的运动意图识别 方法通过采集和分析人体肌肉在运动过程中的电信号，能够有效地推断出运动者 的意图，提高人机交互的准确性和效率。然而，该领域仍存在一些问题和挑战， 如信号噪声干扰、个体差异对识别精度的影响等。
在运动实践中，表面肌电和运动单位活动特性的研究具有重要的应用价值。 首先，通过对表面肌电信号的分析，可以直观地评估神经肌肉系统的功能状态， 进而为运动员的疲劳监测、伤病预防和个体化训练提供指导。例如，在力量训练 中，教练可以根据表面肌电信号的变化趋势，适时调整训练计划，以最大限度地 发挥运动员的潜能。
尽管表面肌电在运动医学和临床神经生理学领域已得到广泛应用，但关于其 与运动单位活动特性的关系仍有许多未解之处。现有的研究主要集中在表面肌电 的信号特征及其在肌肉疲劳、损伤和神经控制等方面的应用，而对运动单位活动 特性的研究多见于神经生理学和生物力学领域。因此，本研究旨在弥合这一知识 鸿沟，为运动领域的深入研究提供新的视角。
此外，我们还可以通过表面肌电信号的变化，来判断上肢运动的训练效果。 例如，经过一段时间的训练后，某块肌肉的表面肌电信号有所增强，可能说明该 肌肉的力量和耐力得到了提升。这种结果可以为运动员的训练提供参考依据。
结论
本次演示通过对表面肌电的基本原理和上肢运动分析的关键技术的介绍，探 讨了表面肌电在上肢运动分析中的应用。实验结果表明，表面肌电可以有效地监 测上肢运动的生理状态和评估损伤情况，为上肢运动的研究提供了一个新的视角 和方法。
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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。
3、sEMG在肌肉功能评价中的应用
（Ⅰ）利用sEMG评价肌肉疲劳
MPF或MF随肌肉活动持续时间的延长或肌肉活动次数的增加呈线性
规律下降，且下降速度主要与负荷大小或肌肉疲劳程度相关，
（Ⅱ）利用sEMG预测肌纤维类型
表面肌电信号特征（主要是MPF）与肌肉中Ⅰ型肌纤维的比例呈线性负相关，或与Ⅱ型肌纤维的比例呈线性正相关
（Ⅳ）利用sEMG研究肌肉活动的协调程度
由于表面肌电具有实时性和多靶点同步测量的优点，表面肌电图可以很
好地评定完成某个动作的各个肌肉激活的先后顺序和肌肉发力的先后顺序，肌肉停止活动的先后顺序，以及各肌肉之间的协调作用关系。