肌电论文阅读笔记
肌电论文阅读笔记
一、《肌电测量技术的应用》1、肌电产生的机制2、肌电测量电极类型（1）针电极（2）表面电极（SEMG）：有线、无线遥测3、肌电测量指标（1）时域指标：是以时间为自变量，以肌电信号为函数，来描述肌电信号随时间变化的振幅特征，而不涉及肌电信号的频率变化的非时间自变量。
积分肌电IEMG（采用肌电图可以判定肌肉所处的不同状态、肌肉之间的协调程度、肌肉的收缩类型及强度、肌肉的疲惫程度及损伤、肌肉的素养等）均方根振幅RMS,（反映•段时间内肌肉放电的平均水平）最大值（映肌肉活动的最大放电力量）时序（反映肌肉活动的最大放电力量）时程（从肌电曲线开头偏离基线到回归基线的时间）（2）频域指标4、肌电测量的应用采用肌电图可以判定肌肉所处的不同状态、肌肉之间的协调程度、肌肉的收缩类型及强度、肌肉的疲惫程度及损伤、肌肉的素养等。
5、肌肉与疲惫肌肉疲惫判定（1）肌电信号频率肌肉疲惫，放电频率低（2）肌电幅度疲惫时，振幅增加（3）肌电积分判定快肌纤维疲惫时快肌纤维较多腓肠IEMG减小大二、《肌电生物反馈的非线性机制》1、使用数据：肌电振幅、肌电频率、近似端分析2、肌电与生物反馈：随着生物反馈次数的增加，在肌电振幅明显降低、肌电频率明显提升三、《肌电图（EMG）在运动生物力学讨论中的运用》1、数据处理：时域分析：（1）原始肌电图（EMG）:是直接纪录下来的肌电结果，从EMG振幅的大小可以直观看出肌肉活动的强弱。
（2）平均振幅（MA）：反映肌电信号的强度，与肌肉参加的运动单位数目的多少及放电频率的同步化变化程度有关。
（3）均方根肌电（RMS）:是运动单位放电有效值，其大小取决于肌电幅值的大小，与运动单位募集数量的多少和兴奋节律有关（4）积分肌电（iEMG）：是肌电信号经过全波整流后随时间变化的曲线下所包绕面积的总和，是全波整流信号的积分总值，它反映了肯定时间内肌肉中参加活动的运动单位总放电量。
iEMG值的大小在肯定程度上反映运动单位募集的数量多少和每个运动单位的放电大小，是评价肌纤维参加多少的重要指标.频率域分析是对肌电信号进行频率变化特征的分析，是将时域信号通过快速傅立叶转换（FFT）得出的频域信号，在表面肌电信号的检测与分析中具有重要的应用价值。
上臂表面肌电信号与肘关节角度的相关性研究_吴小鹰
上臂表面肌电信号与肘关节角度的相关性研究*吴小鹰1,侯文生1,郑小林1,王洪2,查敏1(1.重庆大学生物工程学院,重庆400044;2.重庆工学院,重庆400050)摘要:目的根据检测的上臂肱二头肌和肱三头肌表面肌电信号,研究表面肌电信号和肘关节角度之间的相关性。
方法在手握恒定目标力量时提取表面肌电信号,并分别从时域采用均方根和积分肌电值方法提取肌电信号的特征值。
结果实验结果表明肱二头肌和肱三头肌上的肌电信号幅度的均方根和积分肌电值的变化规律是不同的,前者的肌电信号幅度的均方根和积分肌电值都是随着肘关节角度的增加而增大,而后者的2种值都在肘关节弯曲90b时最大,在45b和135b时的值非常接近。
结论肱二头肌和肱三头肌的表面肌电信号,可以反映肘关节角度。
关键词:表面肌电信号;肘关节角度;积分肌电值中图分类号:R318104;R85711文献标识码:A文章编号:100220837(2007)0420259205Rela tionsh i p between Surface E MG and Angle of E lbow J oi n t.W U Xi a o2y i n g,HOU W e n2sheng,Z HENG Xi a o2li n,WANG Hong,ZHA M i n.Spa ce M e d i c i n e&M ed i c a l Eng i n e e ri n g,2007,20(4):259~263 Abstr act:O bjective To e xp l o r e the corr e l a ti o n be t w e en the m ovi n g a ng l e o f e l b ow j o i n t a nd surf a ce e l e c tr om yog r am s i g na l(sE MG)ac ti v iti e s o f b i c eps a nd tri c eps.M e thods The e i g enva l u e o f sE MG du ri n g e l b ow j o i n t m ovi n g unde r consta n t l o a d w e re ca l c u l a te d w ith m ea ns of root m e an squa re (RM S)a nd i n teg r a te d e l e c tr om yog r am(i E MG)i n tm i e dom a i n.R esu lts The e xpe rm i e nta l r e su lts show e d tha t bo th the cha vac te ri s ti c s o f RM S a nd i E MG f o r b i c e ps d iff e red fr om those o f tri c eps. The sE MG a c ti v iti e s o f b i c eps i n c r e ase d w ith the i n c rem e n t o f e l b ow j o i n t a ng l e,w h il e those from tri c eps r e ached to the m a xm i um va l u e s w he n e l b ow j o i n t a ng l e w a s90b.Furthe r m ore,the sE MG a c ti v iti e s o f tri c e ps a t the e l b ow a ng l e o f45b w a s s m i il a r w i t h tha t w hen e l b ow a ng l e w a s135b. Conc l u sion The sE MG fr om b i c eps and tri c eps can r e fl e c t the m ov i n g a ng l e o f e l b ow j o i n t unde r cons ta nt l o ad.K ey w ord s:su rf a ce e l e c trom yog r am s i g na;l e l b ow j o i n t ang l e;i n te gr a te d e l e c trom yog r amAddress r epr int requests to:WU Xi a o2yi n g.Bi o eng i n e e ri n g I nstitute,Chongq i n g Un i v e r s i t y, Chongq i n g400044,Ch i n a表面肌电信号(su rf a ce e l e c tr om yog r am s i g na,l sE MG)是从皮肤表面通过电极引导、放大、显示和记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号,信号形态具有较大的随机性和不稳定性[1]。
基于肌电信号的行为识别的研究
本科毕业论文（设计）基于肌电信号的行为识别的研究毕业论文(设计)成绩评定表TITLE: Recognition Research Based On The Behavior of The EMG SignalMAJOR: Information And Computing Science内容摘要本文对前臂肌肉群多个位置（包括肱桡肌、桡侧腕屈肌、桡侧腕长伸肌、尺侧腕伸肌、尺侧腕屈肌）进行表面肌电信号的采集，用RMS（均方差）与AR模型两种方法分别对采集的肌电信号进行特征分析和特征提取，再通过不同的分类方法（包括监督式学习、LDA分类算法）对现有的信号数据进行模式识别，区别屈肘、屈腕、屈指和前臂旋转等多种动作，最终使用MATLAB实验软件绘图直观表示各种分类方法的识别率，得到多种分类方法的优劣程度并最终得出结论从而将该项的研究成果拓展到人体其他肌群及相关假肢的控制中，另外在仿生控制人工动力假肢研究领域同样具有重要的意义。
关键词：特征提取模式识别 MATLAB 表面肌电信号AbstractIn this research,I collect the surface EMGs in several of the forearm muscle groups (including brachioradialis、flexor carpi、carpi radialis longus、extensor carpi ulnaris and flexor carpi ulnaris). With the methods such as RMS and AR model ,I extract the feature from the EMGs which has been collected.Then by using classification methods(Supervised Learning:The LDA algorithm),I use the existing EMGs in order to differentiate between elbow、wrist flexion,、flexor 、forearm rotation and so on.I also use two more signal optimizations to raise recognition rate.Ultimately, we use MATLAB to plot pictures and intuitively to show the recognition rate.Finally the best recognition rate is 98.611%.Keywords: Pattern recognition Feature extraction SEMG目录1引言 (1)1．1理论研究 (1)1．2国内外文献综述与研究现状 (1)2 表面肌电信号的采集 (3)2．1 肌电信号的模型说明 (3)2．2 肌电信号的数据说明 (4)2.2.1肌电信号的拾取 (4)2.2.2肌电信号的位置 (5)2.2.3动作展示 (6)3表面肌电信号的预处理 (8)4模式识别 (9)4．1特征提取 (9)4.1.1时域特征值：RMS 均方根 (9)4.1.2频域特征值：AR 自回归模型 (9)4.2监督式学习 (11)4.3绘图展示 (13)4.3.1 表面肌电信号 (13)4.3.2 RMS特征值 (14)4.3.3 AR模型特征 (15)5 信号优化处理 (16)5.1 Majority Vote与去噪函数 (16)5.2绘图展示 (17)6 结论 (18)参考文献 (19)附录 (21)1引言表面肌电信号(Surface Electromyography，SEMG)是人自主活动中肌肉表层多个运动单位所发出的电位序列最终在皮肤表面通过电极检测得到的时间与空间综合叠加的结果[10]，是神经肌肉系统活动时伴随的生物电信号。
肌电方面的SCI文章
肌电方面的SCI文章中风引起的痉挛性轻瘫被认为会改变受损骨骼肌的结构。
肌肉结构的改变可能意味着被动机械性能的改变，从而导致力量传递和本体感觉反馈的改变。
这种变化反过来会影响甚至加重运动障碍。
临床上，更好地了解被动肌肉特性脊髓损伤（SCI）是脊柱损伤最严重的并发症，往往导致损伤节段以下肢体严重的功能障碍。
脊髓损伤不仅会给患者本人带来身体和心理的严重伤害，还会对整个社会造成巨大的经济负担。
由于脊髓损伤所导致的社会经济损失，针对脊髓损伤的预防、治疗和康复已成为当今医学界的一大课题。
机器人康复已被证明是促进运动康复的有效疗法。
表面肌电图（EMG）是通过皮肤表面局部电位变化间接测量肌肉收缩力，提供了一个促进患者参与康复的机会，为机器人康复干预提供了新的方案。
肌电图触发的神经肌肉刺激已被证明是中风恢复的有效治疗方法。
根据感觉运动整合理论，当患者产生高于某一阈值的肌肉活动时，如肌电图所检测到的，则对肌肉施加辅助性电刺激。
在这项工作中，提出了一个机器人康复系统，机器人协助取代电刺激。
通过同步有意识产生的肌电图与本体感觉反馈来增强运动学习。
中风引起的痉挛性轻瘫被认为会改变受损骨骼肌的结构。
肌肉结构的改变可能意味着被动机械性能的改变，从而导致力量传递和本体感觉反馈的改变。
这种变化反过来会影响甚至加重运动障碍。
临床上，更好地了解被动肌肉特性脊髓损伤（SCI）是脊柱损伤最严重的并发症，往往导致损伤节段以下肢体严重的功能障碍。
脊髓损伤不仅会给患者本人带来身体和心理的严重伤害，还会对整个社会造成巨大的经济负担。
由于脊髓损伤所导致的社会经济损失，针对脊髓损伤的预防、治疗和康复已成为当今医学界的一大课题。
机器人康复已被证明是促进运动康复的有效疗法。
表面肌电图（EMG）是通过皮肤表面局部电位变化间接测量肌肉收缩力，提供了一个促进患者参与康复的机会，为机器人康复干预提供了新的方案。
肌电图触发的神经肌肉刺激已被证明是中风恢复的有效治疗方法。
下肢肌电应用研究现状
下肢肌电应用研究现状作者：耿帅赵文韬马士龙来源：《体育时空·上半月》2015年第12期中图分类号：G804 文献标识：A 文章编号：1009-9328（2015）12-000-02摘要随着竞技体育的发展，竞技体育比赛日趋激烈，加大体育科研是提高运动成绩的有力保障。
而表面肌电技术是体育科研中不可或缺的手段。
本文收集近十年的相关文章，旨在找出肌电在下肢运动中的研究成果、现状和趋势，为进一步的研究提供理论支撑。
关键词下肢体育肌电肌电信号由神经肌肉系统中运动单位募集和激发频率的变化所决定，肌肉的收缩是由于中枢神经系统的α运动神经元发放神经冲动造成的，用适当的方法将骨骼肌兴奋时发生的电位变化引导、放大并记录所得到的图形为肌电图。
因此，肌电图是用来记录肌肉的电活动变化，常用来反映中枢神经系统的活动。
肌电图可以记录不同负荷下的肌电振幅、肌肉放电的开始与结束时间、不同肌肉参与活动的先后次序、频率、肌肉的收缩强度等，用以说明不同负荷与不同训练动作在神经肌肉功能的支配特点与差异。
一、研究内容在肌电运用中，目前最常用的是表面电极技术，其最大特点是可直接应用于运动实践中，而不影响运动员动作的完成，所记录的肌电信号为运动员完成动作时肌电信息的真实反映，在实践中可对运动员进行无损伤的、实时的测量。
因此现在研究中使用表面电极最多，而表面肌电技术在下肢肌肉的研究涉及到很多方面。
（一）运动冲击力对下肢肌电的影响在运动训练，冲击力对运动员身体及运动技术的影响是个不可忽略的因素，直接关系着运动员的人身安全和运动成绩，但是在实际的运动训练中，关于起跳弹跳力的研究多于冲击力的研究。
牛文鑫、王旸等人在《模拟跳伞着陆中踝关节防护对下肢肌电活动性的影响》中表示：踝关节防护和性别对所有肌肉的触地前下肢肌电持续期都无显著性影响，两因素也无显著性交叉影响。
佩戴护踝后胫骨前肌触地前肌电幅值显著增大，而外侧腓肠肌触地前肌电幅值则不受踝关节固定的显著性影响。
《肌电图诊断与临床应用 第2版 》读书笔记思维导图PPT模板下载
第五节 视觉诱发 电位
第六节 脑干听觉 诱发电位
第七节 体感诱发 电位
参考文献
下篇
第七章 单发性周 围神经病
第八章 神经丛和 神经根病变
第九章 上肢和肩 部近端神经病
第十章 多发性周 围神经病
第十一章 运动神 经元病
第十二章 神经肌 肉接头病变
第十三章 肌 病
第十四章 肌膜兴 奋性异常疾病
01
03
第三节 胸长神经 病
04
第四节 肌皮神经 病
06
参考文献
05
第五节 副神经病
1
第一节 概 述
第二节 获得 性非特异性炎
2
症性脱髓鞘性
周围...
3
第三节 营养、 代谢、药物中
毒性和其他多
发...
4 第四节 遗传
性周围神经病
5
参考文献
1
第一节 概 述
第二节 重症 2
肌无力
3 第三节 肌无
力综合征
再版前言
第1版前言
上篇
01
第一章 周围神经 解剖和生 理
02
第二章 肌电图检 查基础知 识
03
第三章 常见神经 传导检查
04
第四章 针电极肌 电图
06
第六章 诱发电位 基础知识
05
第五章 外伤性周 围神经损 伤
第一节 周围神经 生理
第二节 周围神经 解剖
第三节 周围神经 系统疾病分类
参考文献
《肌电图诊断与临床应 用 第2版 》
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本书关键字分析思维导图
参考文献
临床
诱发电位
病变
表面肌电的信号分析及在体育科研中的应用
积， 导致运动单位传导速度降低， ＭＰＦ 和 ＭＦ 也 随 之 下 降 。 但
［ ２３］
也 有 研 究 发 现 并 不 支 持 上 述 观 点 ， ＢＯＵＩＳＳＯＵ 等 采 用 口 服 ＮａＨＣＯ３ 造 成 的 碱 化 与 非 碱 化 状 态 下 对 ８ 名 男 性 受 试 者 大 强 度 运动负荷时股外肌 ＭＰＦ 和肌细胞 ｐＨ 的变化关系研究发现，运动 前碱化组受试者血液 ｐＨ 值 较 对 照 组 高 ０．０８ 单 位 ， 运 动 时 碱 化 组肌乳酸累积明显大于对照组， 但两种状态下肌细胞内 ｐＨ 间却 无明显差异， 对照组在运动至疲劳时 ＭＰＦ 下降约 １０．１％±０．９％， 而 碱 化 组 则 下 降 约 １９％±２％， ＭＰＦ 下 降 与 肌 乳 酸 累 积 呈 直 线 相 关（ｒ＝０．６８，Ｐ＜０．０１）， 但 与 细 胞 内 ｐＨ 值 变 化 无 明 显 关 系 。 此 外 ， 另 有研究发现， 麦克阿特尔患者在剧烈运动至疲劳时同样发生
１ ｓＥＭＧ
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 、放 大 、显 示 和 记 录 下 来 的 神 经 肌
［ １］
肉系统活动时的生物电信号 ， 信号形态具有较大的随机性和不
［ ２］
０
０Ｐ（ ｆ） ｄｆ ＝ １ ／２∫Ｐ（ ｆ） ｄｆ
０
ＭＦ
０
此外， ｓＥＭＧ 的 ＦＦＴ 频谱曲线并非呈典型的正态分布， 因而
从统计学角度而言， 使用 ＭＦ 刻画 ｓＥＭＧ 的频谱特征的变化要优
于 ＭＰＦ， 但在具体实践中人们发现， 在反映肌肉的活动状态 和 功
肌电信号的时域和频域分析要点
肌电信号的时域和频域分析摘要：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。
本次设计基于matlab用小波变换对肌电信号进行消噪处理，分别选用20N 的肌电信号数据和50N的肌电数据进行对比，最后在GUI界面上完成相应的功能处理。
关键字：肌电信号 Matlab 小波去噪 GUI第一章绪论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。
肌电信号本身是一种较微弱的电信号。
检测和记录表面肌电信号，需要考虑的主要问题是尽量消除噪声和干扰的影响, 提高信号的保真度[1]。
第二章肌电信号的时域分析2.1 肌电信号时域图的显示及比较肌电信号采用两个不同的数据进行比较，通过比较时域图及其特性来进行分析[2]。
其图像如下所示：如上图所示：肌电数据分别是同一个体在20N的力和50N的力所反映的图像。
可以看出在不同作用力时，其图像的差别很大。
2.2 时域参数2.2.1 均值对于一个随机变量来说，均值是一个很重要的数值特征。
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一、《肌电测量技术的应用》
1、肌电产生的机制
2、肌电测量电极类型
（1）针电极（2）表面电极（SEMG）：有线、无线遥测
3、肌电测量指标
（1）时域指标：是以时间为自变量，以肌电信号为函数，来描述肌电信号随时间变化的振幅特征，而不涉及肌电信号的频率变化的非时间自变量。
积分肌电IEMG(利用肌电图可以判定肌肉所处的不同状态、肌肉之间的协调程度、肌肉的收缩类型及强度、肌肉的疲劳程度及损伤、肌肉的素质等)
均方根振幅RMS, (反映一段时间内肌肉放电的平均水平)
最大值(映肌肉活动的最大放电能力)
时序（反映肌肉活动的最大放电能力)
时程（从肌电曲线开始偏离基线到回归基线的时间)
（2）频域指标
4、肌电测量的应用
利用肌电图可以判定肌肉所处的不同状态、肌肉之间的协调程度、肌肉的收缩类型
及强度、肌肉的疲劳程度及损伤、肌肉的素质等。
5、肌肉与疲劳
肌肉疲劳判定
（1）肌电信号频率
肌肉疲劳，放电频率低
（2）肌电幅度
疲劳时，振幅增加
（3）肌电积分判定快肌纤维
疲劳时快肌纤维较多腓肠IEMG减小大
二、《肌电生物反馈的非线性机制》
1、使用数据：肌电振幅、肌电频率、近似熵分析
2、肌电与生物反馈：随着生物反馈次数的增加, 在肌电振幅明显降低、肌电频率明显上升
三、《肌电图（EMG）在运动生物力学研究中的运用》
1、数据处理：时域分析：(1)原始肌电图（EMG）：是直接记录下来的肌电结果，从EMG 振幅的大小可以直观看出肌肉活动的强弱。
（2）平均振幅（MA）：反映肌电信号的强度，与肌肉参与的运动单位数目的多少及放电频率的同步化变化程度有关。
(3）均方根肌电（RMS）：是运动单位放电有效值，其大小取决于肌电幅值的大小，与运动单位募集数量的多少和兴奋节律有关（4）积分肌电（iEMG）：是肌电信号经过全波整流后随时间变化的曲线下所包绕面积的总和，是全波整流信号的积分总值，它反映了一定时间内肌肉中参与活动的运动单位总放电量。
iEMG 值的大小在一定程度上反映运动单位募集的数量多少和每个运动单位的放电大小，是评价肌纤维参与多少的重要指标.频率域分析是对肌电信号进行频率变化特征的分析，是将时域信号通过快速傅立叶转换（FFT）得出的频域信号，在表面肌电信号的检测与分析中具有重要的应用价值。
频域分析主要指标有平均功率频率（MPF）、中位频率（MF）等，主要用于判断肌肉的疲劳情况。
此外对肌电信号“小波处理”的方法.
2疲劳与肌电：肌肉疲劳对其肌电活动也会发生变化，因此可以用肌电研究肌肉疲劳的发生及机制。
（1）肌电幅值的变化电信号振幅大小：肌肉疲劳加深肌电幅值增加，积分肌电（EMG）和均方根振幅（RMS）（2）肌电信号频谱变化频谱变化：疲劳加深，平均功率降低。
平均功率频率（MPF）、中心频率（FC）
3、肌电与生物反馈
生物反馈是利用电子仪器与心理过程有关的机体生物学信息加以处理，以视觉或听觉的方式显示给人，训练人们通过对这些信息的认识，有意识的调控自身的心理生理活动。
肌电反馈是生物反馈放松训练方式之一。
肌电的松弛和紧张程度与生物反馈仪测量的表面肌电电压幅度有良好的线性关系。
肌肉紧张时，肌电值迅速上升，肌肉放松时，肌电值迅速下降。
肌电反馈的有点是，能较为敏感且迅速的。