便携式肌电信号采集及人体动作识别设计方案
便携式心率采集系统设计
便携式心率采集系统设计学生：学号：指导教师：助理指导教师：专业：摘要随着生物医学工程技术的开展, 医学信号测量仪器日新月异。
生物医学测量与临床医学和保健医疗的联系日益严密。
通过对人体各种生理信号的检测，能更好的认识人体的生命现象，这其中脉搏信号包含丰富的人体健康状况信息,从中提取的心率值对人体健康有着重要的参考作用。
本文采用光电反射式传感器, 设计了一套便携式可穿戴的获取和保存脉搏信号的系统。
本设计主要是基于STM32L低功耗单片机，利用光电传感器产生脉冲信号，经过放大整形滤波后，输入单片机内AD进展采样并将数字化后的脉搏信号和计算出的心率值保存在SD卡中。
后期通过上位机软件可以观测脉搏信号，对人体健康进展评估，因此该系统适用于保健中心、医院和家庭等场所。
本设计所设计的基于单片机的便携式心率采集系统对推进脉诊技术客观化和HRV研究具有积极的促进作用。
关键词：脉搏，单片机，光电传感器，脉冲信号，便携式ABSTRACTWith the development of the biomedical engineering technology, the medical signal measuring instrument is changing everyday. Biomedical measurement and clinical medicine and health care increasingly close ties. We could better understand the phenomenon of human. life through various physiological signal detection of the human body. Pulse inclusions rich state of the health information, By using optical sensors, With the high development of electronics and puter nowadays, the pulse diagnosing technology should be objective and quantitive. this text access to the pulse signal design methods. This paper mainly introduces the concrete realization method for digital pulse counter, which uses photoelectric sensors to generate pulse signal. The pulse signal is amplified and regenerated to input into MCU to carry out corresponding control, as a result the pulse number per a minute is measured. The use of the pulse counter is quick and convenient. Through observing the pulse signal, human health can be inspected, it is usually used in health care centers and the hospitals. In my design, Portable heart rate measuring instrument based on MCU has a positive role in promoting the objective of the pulse technology.Key words：Pulse, MCU, Photoelectric Sensor, Pulse Signal, Portable目录摘要IABSTRACTIII1 绪论11242 整体系统结构62.1 脉搏测量模块772.1.2 光电式脉搏传感器711131319213 系统软件设计233.1功能配置：233.2硬件相关配置：243.3文件系统配置：24325．总结33参考文献341 绪论随着人们生活水平的提高，地球环境遭到破坏，多种疾病威胁着人们的生命,而心脏病的发作又是人们难以预防的突发致命疾病。
基于肌电信号人手动作模式分类方法的研究
LG-X 板子的更换： 同一设备的音频信号产生器 LG-A 和监控 信号处理板 LG-M 在重新输入相应程序的前提 下可以相互替换使用。 在板子替换前，连接维护电脑与设备， 通 过 ADRACS ‘Data’ submenu‘Up − / Download Data’保存所有参数，然后通过“420 ILS LG-X 配置功能块”对板子的软件和配置 部分进行设置。步骤如下： （1）关闭双发射机。 （2）打开功能块：在打开电源后立即同 时按下 LCP 板的 S1 和 S4 键，直到 LCP 板的 显示屏显示 LCP Control Menu。 （3） 按 住 S4 键 至 少 1s 钟， 打 开 LG-X 配置菜单 LGX Boot loader Version 。
新的方法， 为今后在解决人手动
作识别率方法上提供了参考和依
据。
【关键词】表面肌电信号 模式分类 SVM
近年来，残疾人这一特殊的群体越来越 受到关注，智能仿生假肢是一种主要的康复设
备。目前，在众多相关研究领域中，对控制智 能仿生假肢的信号源——肌电信号一直是人们 研究关注的重点。早在 17 世纪，人们就已经 开始对肌电信号进行研究，对肌电信号研究具 有重要的社会意义。
较 好 的 分 类 效 果， 如 何 提 高 人 手
抓取动作特征识别成功率和减少
模式识别计算速度等问题仍需解
决。 表 面 肌 电 信 号 研 究 包 括 人 体
肌电信号特征、肌电信号的采集、
预处理、特征提取，特征分类等，
本 文 主 要 比 较 各 环 节 的 优 缺 点，
期 望 在 特 征 提 取、 模 式 分 类 找 出
时“CPU_Normal”先闪烁，命令完成后，两 备做出的改进。在安装于维护经验介绍部分描
人体肌电信号的特征提取与分类算法研究
人体肌电信号的特征提取与分类算法研究近年来，人体肌电信号在生物医学领域中的应用越来越广泛。
肌电信号本身是人体肌肉无意识的微弱电信号，可以通过电极采集到，然后通过对其特征的提取和分析，可以对肌肉的运动状态、疾病诊断、运动员的体能评估等方面进行研究。
本文将对人体肌电信号的特征提取与分类算法进行探讨。
一、人体肌电信号的特征提取1.1 时域特征肌电信号的时域特征指的是肌电信号在时间维度上的特性，反映了肌肉电活动的总体变化情况。
主要包括肌电信号的均方根（RMS）、方差、标准差和平均值等指标。
其中，RMS是最常用的特征之一，能够反映信号的总体强度。
对于某些疾病的诊断以及运动员的体能评估，RMS是一项非常有价值的特征。
1.2 频域特征肌电信号的频域特征可以通过傅里叶变换获得。
它们反映了肌肉电活动的频率分布情况，包括功率谱、能量谱密度、频率分布等指标。
频域特征的应用范围较广，运动员表现、肌肉疲劳等方面的研究都有应用。
1.3 时频域特征时频域特征是时域和频域特征的结合体，可以反映信号在时间和频率上的变化情况。
常用的时频域特征包括小波能量、瞬时频率、拍数等指标。
时频域特征是一种比较新的肌电信号特征提取方法，具有较好的应用前景。
二、人体肌电信号的分类算法2.1 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的分类算法，它能够有效地处理高维数据，并在分类问题中表现出良好的效果。
在肌电信号分类中，SVM算法常常被用来区分运动与静息状态，或者区分不同动作之间的肌肉电活动模式。
2.2 随机森林（RF）随机森林是一种基于决策树的分类算法。
随机森林不需要数据预处理，而且可以处理大量、高维度数据。
在肌电信号分类中，随机森林可以用于区分不同动作类型或不同运动阶段的肌肉电活动模式。
2.3 人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的模型。
它具有很强的非线性处理能力，可以自适应地学习和处理复杂的信息。
在肌电信号分类中，ANN可以用于肌肉疲劳的监测、动作类型的识别等方面。
人体感应方案
4.法律法规与隐私保护
（1）合法合规：确保方案设计与实施符合国家相关法律法规，尊重个人隐私权益。
（2）数据安全：采取加密措施，保护用户数据不被非法获取和滥用。
（3）访问控制：建立严格的访问控制机制，限定数据访问权限，防止未授权访问。
5.用户体验优化
（3）应用层：根据监测结果，实现相应的应用功能，如安防报警、智能照明等。
3.功能模块
（1）实时监测：通过前端感知设备，对指定区域进行实时监测，发现人体活动时，立即向数据处理中心发送信号。
（2）数据处理：数据处理中心对前端感知设备发送的信号进行处理和分析，判断是否存在异常情况。
（3）报警通知：当监测到异常情况时，立即向相关人员发送报警通知，确保及时处理。
第2篇
人体感应方案
一、引言
人体感应技术以其高效、便捷的特性，在现代智能系统中发挥着重要作用。本方案旨在提供一种合法合规的人体感应方案，旨在通过先进的技术手段提高安全防护、节能减排和智能化管理水平。
二、目标设定
1.实现对人员活动的精确感知，提升安全监控能力。
2.减少不必要能源消耗，符合绿色环保要求。
3.提升系统智能化程度，优化用户交互体验。
（4）应用层：根据数据处理层的决策结果，执行相应的控制操作，如启动报警、调节照明等。
3.功能规划
（1）实时监控：通过感知层设备，对监控区域进行全天候实时监控，确保及时响应。
（2）数据分析：数据处理中心对感知数据进行分析，区分正常与异常行为模式。
（3）预警机制：当检测到异常行为时，立即启动预警机制，通过预设渠道通知管理人员。
3.提高智能化水平，提升用户体验。
三、方案内容
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。
表面肌电信号检测电路的实时手势识别与控制方法
表面肌电信号检测电路的实时手势识别与控制方法随着科技的不断发展，人机交互技术越来越成为研究的热点之一。
而手势识别作为一种直观、自然的交互方式，被广泛应用于智能设备、虚拟现实以及医疗康复等领域。
而表面肌电信号检测电路则是手势识别的基础，它能够将人体肌肉的电信号转化为可供分析处理的电压信号。
本文将介绍一种实时手势识别与控制方法，详细讨论了表面肌电信号检测电路的原理和设计。
第一部分：表面肌电信号检测电路的原理在开始介绍具体的手势识别与控制方法之前，我们需要了解表面肌电信号检测电路的工作原理。
表面肌电信号是通过肌肉运动产生的微弱电流信号，其幅度和频率变化与手势动作密切相关。
在信号检测电路中，主要包含肌电信号采集和信号放大两个环节。
第二部分：表面肌电信号采集表面肌电信号的采集需要使用肌电传感器，其主要作用是将肌肉的电信号转化为电流信号。
传感器的选择需要考虑其灵敏度、适配性以及抗干扰能力等因素。
一种常见的传感器是肌电贴片传感器，其能够方便地贴附在肌肉表面，实时采集肌电信号。
第三部分：表面肌电信号放大由于肌电信号强度较弱，为了方便后续分析处理，需要将信号放大至合适的范围。
通常采用差动放大器的形式对信号进行放大，同时通过滤波电路去除噪声。
一般使用带通滤波器以滤除不相关的频率成分，同时保留肌电信号的有效频率范围。
第四部分：实时手势识别与控制方法在完成表面肌电信号的采集和放大之后，接下来需要将其应用于手势识别与控制。
一种常见的方法是使用模式识别算法，通过训练样本进行学习，识别与手势相对应的特征模式。
常用的算法包括支持向量机、人工神经网络以及决策树等。
此外，还可以结合深度学习等方法提高识别的准确性和鲁棒性。
第五部分：实验验证与应用展望为了验证表面肌电信号检测电路的有效性和可行性，实验是必不可少的。
可以通过收集一系列手势动作的肌电信号数据集，并进行数据分析和模型训练。
通过实验的结果，我们可以评估手势识别与控制方法的准确性和实时性，并且对其应用于实际产品进行展望。
肌电信号的识别
燕山大学课程设计说明书题目：肌电信号分析及动作识别学院（系）：电气工程学院年级专业： 10级仪表三班学号：学生姓名：指导教师：教师职称：教授讲师电气工程学院《课程设计》任务书目录第一章摘要 (2)第二章系统总体设计方案 (3)第三章肌电信号的时域参数处理及其分析 (4)第四章肌电信号的频域处理方法及其分析 (7)3.1 FFT分析 (7)3.2 功率谱分析 (8)3.3 倒谱分析 (9)3.4 平均功率频率MPF和中值频率 (10)第五章 Matlab程序及GUI (11)第六章系统整体调试及结果说明 (24)第七章学习心得 (24)参考文献 (25)第一章摘要肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。
其种类重要有两种：一，临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小，定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测方法，其应用收到了一定的限制。
二，表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号，属于无创伤性，操作简单，病人易接受，有着广泛的应用前景。
主要应用领域有：一，仿生学。
提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动, 利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展。
二，康复工程。
如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。
通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生, 便于进行合理的治疗和训练。
三，运动医学。
表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态, 有助于建立科学的训练方法。
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。
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便携式肌电信号采集及人体动作识别设计方案
来看，一般有两种，一种是通过针电极插入肌肉获取，即针式肌电信号，
其优点是干扰小，易辨识，但是会对人体造成伤害;另外一种通过电极片获取人体皮肤表面的肌电信号，即表面肌电信号(sEMG)，这种方法比较简单，对人体也没有伤害，比较常用。
本设计中采集的是表面肌电信号。
表面肌电信号可以从人体很多部位获取，比如小腿、大腿、腰、后背、
颈部等，从不同部位获取的表面肌电信号携带着相应部位的运动和功能信息。
例如，腿上的肌电信号反应腿部的运动状态，如行走、跑步、蹲下等。
将表面
肌电信号用于研究人体运动状态有着非常重要的价值。
在医疗康复工程中，表
面肌电信号可以用于病人治疗，在仿生学中，表面肌电信号可以用于人工假肢
的研究。
二、方案整体设计
图1 方案系统框图
从上面设计框图中可以看出，系统设计主要由5 个部分组成，其中滤波与放大是电路设计的主要部分，因为如果采集不到表面肌电信号后面的工作将
无法进行。
信号转换主要是做A/D 转换工作，信号表示就是要绘制表面肌电图。
三、方案硬件设计
图2 系统硬件部分设计框图
硬件设计部分，主要是四个模块：模拟信号模块，微处理器模块，TFT 显示模块和电源模块，上图已用不同颜色加以标记。