数字信号处理肌电信号的分析
数字信号处理在心电分析中的应用
数字信号处理在心电分析中的应用数字信号处理（DSP）是一种通过数字计算对连续时间的信号进行处理和分析的技术。
它在各个领域都有广泛的应用，而在医疗领域中，数字信号处理在心电分析中发挥着重要的作用。
本文将探讨数字信号处理在心电分析中的应用，并介绍其中几个主要的方面。
一、数字滤波心电信号中常常包含着各种干扰，如基线漂移、肌电噪声和电源干扰等。
数字滤波技术可以有效去除这些噪声，从而提取出准确的心电信号。
常用的数字滤波方法包括低通滤波、带通滤波和高通滤波等。
低通滤波可以去除高频噪声，带通滤波可以提取所需的频率范围内的信号，而高通滤波可以去除低频噪声。
通过数字滤波，心电信号的清晰度和准确性能够得到大幅提高。
二、心率检测心率是评估心脏健康状况的重要指标之一。
通过数字信号处理技术，可以从心电图中准确地检测出心率。
一种常用的方法是利用QRS波群的检测来计算心率。
QRS波群是心电图中体现心脏收缩的特征信号，通过对QRS波群的检测和计数，可以精确地计算出心率。
数字信号处理技术可以自动化地进行QRS波群的检测，大大提高了心率检测的准确性和效率。
三、心律失常检测心律失常是心脏电活动异常的表现，常常预示着潜在的心脏疾病风险。
数字信号处理技术可以帮助医生快速准确地检测和诊断心律失常。
通过对心电信号进行分析，可以检测到各类心律失常，如心房颤动、心室早搏等。
基于数字信号处理的心律失常检测方法可以提高敏感性和特异性，减少漏诊和误诊的可能性。
四、心电特征提取心电信号中蕴含着丰富的信息，如ST段变化、QT间期等，这些特征对于评估心脏功能和疾病诊断具有重要意义。
通过数字信号处理技术，可以对心电信号进行特征提取和分析。
一种常见的方法是利用小波变换来提取心电信号中的特征信息。
小波变换具有时频分析的特点，可以有效地提取出心电信号中的时间和频率信息，进而进行心脏功能分析和疾病诊断。
综上所述，数字信号处理在心电分析中起着不可忽视的作用。
通过数字滤波、心率检测、心律失常检测和心电特征提取等技术，医生可以获得清晰准确的心电信号，从而更好地评估心脏健康状况和进行疾病诊断。
生物医学信号处理中的数字信号处理技术研究
生物医学信号处理中的数字信号处理技术研究在生物医学领域中，数字信号处理技术的研究已经成为了热门的话题。
由于生物医学信号的特点与数字信号的特点有很大差异，因此数字信号处理技术在生物医学信号处理中的应用也面临着很多技术难题。
本文将对数字信号处理技术在生物医学信号中的研究进行探讨。
一、概述生物医学信号是指从人体或动物体内测量的一些生理信号，如心电信号、脑电信号、肌电信号、血氧信号，等等。
这些信号都是连续的信号，但是为了进行处理，需要将其数字化。
因此，数字信号处理技术在生物医学信号处理中起着至关重要的作用。
数字信号处理技术是指将连续信号转换为离散信号，并对离散信号进行数值计算和数学处理的技术。
其中，离散化的过程就是采样过程，采样后得到的数据便是数字信号。
数字信号处理技术的主要任务是对数字信号进行处理，提取所需信息，包括滤波、谱分析、特征提取等。
二、数字信号处理技术在生物医学信号中的应用1、心电信号处理心电信号是测量心脏工作状态的重要手段。
但是心电信号有很多噪声，因此需要进行滤波处理。
滤波既要保证心电信号的特征信号不被滤去，又要消除噪声，以保证信号的准确性。
另外，心电信号的特征提取也是心电信号处理的一个重要环节。
特征提取的目的是从复杂的心电信号中提取出有用的特征，例如R波、P波、T波等。
这些特征可以为心电诊断和分析提供依据。
2、脑电信号处理脑电信号是记录人脑电活动的信号，主要用于识别人的异常状态，如不寻常、疾病或疼痛等。
但是由于脑电信号的频率较低，同时还存在大量的干扰信号，因此需要进行一系列的数字信号处理操作，如滤波、降噪、谱分析等。
同时，脑电信号的特征提取也是脑电信号处理中的重要步骤。
3、肌电信号处理肌电信号是记录骨骼肌收缩和松弛的电信号。
在康复和运动方面，肌电信号可以用于评价肌肉力量和功能。
肌电信号的数字信号处理技术与心电信号和脑电信号处理类似，包括滤波、特征提取、谱分析等操作。
三、数字信号处理技术的问题与挑战生物医学信号的复杂性、不确定性和非线性使得数字信号处理技术在其应用中也面临着很多问题与挑战。
信号采集与处理技术在肌电信号分析中的应用
信号采集与处理技术在肌电信号分析中的应用人类的肌肉是由数百万个肌肉纤维构成的，当人的肌肉在运动或静止时会产生肌电信号(Muscle Electrical Signal)，简称EMG。
肌电信号可以被记录下来并分析，从而了解人体肌肉的状态与运动形态。
信号采集与处理技术在肌电信号分析中发挥了至关重要的作用。
一、肌电信号采集技术肌电信号的采集需要一个传感器，这个传感器可以将肌肉运动时产生的微弱电信号转换成电压信号。
传感器在肌肉表面放置，通过感知肌肉表面的电荷来采集肌电信号。
这个过程需要将传感器与电脑相连。
传感器将采集到的信号传输到电脑，从而得到数据文件。
传感器的位置常常是臂板、腿板或颈部。
不同的肌电信号采集技术有不同的优缺点。
传统的表面肌电信号采集技术将传感器放置在肌肉表面，这种技术不需要穿刺，不会刺激病人，具有不伤害、不痛苦和简单易操作的优点。
但是，表面肌电信号的采集对传感器的粘附要求很高，如果传感器没有正确贴合或滑动，将影响数据的准确性和可靠性。
另外一种肌电信号采集技术是针电极肌电信号采集技术。
这种技术需要通过针头将感应器直接插入肌肉内部进行数据采集。
虽然这种技术的采集精度非常高，但是它刺激病人的疼痛感也非常强烈，需要在专业人员的指导下进行。
近年来，仿生电极技术不断发展，仿生电极可以在保持表面肌电信号的采集精度的同时，降低采集对病人的疼痛感。
二、肌电信号处理技术收集到的肌电信号数据通过计算机分析得出肌肉的状态和运动信息。
数据处理技术的主要目的是提高肌电信号的分辨率和信噪比，同时减少噪声对数据准确性的影响。
有很多种肌电信号处理方法。
其中最常见的方法是滤波。
通常，肌电信号在采集过程中会受到噪声的干扰，因此在数据分析中需要对肌电信号进行滤波操作以提高信噪比。
滤波方法可以分为低通滤波和高通滤波。
低通滤波主要用于消除高频噪音，高通滤波则用于消除低频噪音。
这些滤波操作可以通过软件实现，也可以通过硬件电路实现。
另一种肌电信号处理方法是特征提取。
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。
表面肌电信号检测电路的数字信号处理与算法设计
表面肌电信号检测电路的数字信号处理与算法设计表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）技术是一种测量人体肌肉电活动的方法，广泛应用于医学、康复和人机交互等领域。
本文旨在探讨表面肌电信号检测电路的数字信号处理与算法设计。
一、引言表面肌电信号检测是通过电极将信号采集到电路中，然后经过一系列的信号处理和分析，获取有用的生理信息。
数字信号处理与算法设计是整个流程中不可或缺的环节。
二、表面肌电信号检测电路表面肌电信号检测电路主要由电极、前置放大器、滤波器和模数转换器等组成。
电极用于采集肌肉电信号，并将其传输到前置放大器。
前置放大器负责放大信号并提高信噪比。
滤波器则用于去除干扰信号和不感兴趣的频率成分。
最后，模数转换器将模拟信号转换为数字信号，为后续的数字信号处理做准备。
三、数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是对数字信号进行处理和分析的技术。
在表面肌电信号检测中，数字信号处理发挥着重要的作用。
1. 信号增强表面肌电信号采集到电路中通常受到噪声的干扰，因此需要进行信号增强。
常用的方法包括滑动平均法、中值滤波法和小波变换等。
这些方法可以有效去除噪声，提高信号质量。
2. 特征提取表面肌电信号中包含丰富的生理信息，例如肌肉收缩强度、疲劳程度等。
特征提取是获取这些生理信息的关键。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征分析。
时域特征包括均值、方差和斜率等，频域特征则通过傅里叶变换等方法将信号转换到频域进行分析。
3. 模式识别模式识别是基于特征进行分类和识别的过程。
在表面肌电信号检测中，模式识别可以用于识别不同动作或动作状态。
常用的模式识别方法包括人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
这些方法可以根据特定的特征模式实现准确的分类和识别。
四、算法设计算法设计是数字信号处理中的关键环节，合理选择合适的算法可以提高信号处理的效果和速度。
1. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）快速傅里叶变换是一种高效计算离散傅里叶变换的算法。
肌电信号处理中的时频分析算法研究
肌电信号处理中的时频分析算法研究肌电信号（EMG）是人体运动的最基本信号之一，通过分析EMG可以了解肌肉的收缩情况、力量、疲劳等信息。
随着科技的不断进步，越来越多的研究关注于利用最先进的算法处理EMG信号，从而实现更加精细的肌肉诊断和预测。
其中，时频分析算法成为肌电信号处理的重要研究领域之一。
一、时频分析算法介绍时频分析算法是指通过将信号信息在时域和频域上进行联合处理，得出信号在两个维度上的特征信息。
常用的时频分析算法有傅里叶变换、小波变换和Gabor变换等。
其中，小波变换在处理非平稳信号方面具有出色的表现，因此被广泛应用于肌电信号处理领域，目前已成为了肌电信号处理中最常用的时频分析算法。
二、小波分析算法的原理小波分析算法可以被视作一种用于通过离散化步骤提取运动神经元驱动特征的移动窗口方法。
该方法将EMG信号采样值进行分段处理，将其转换成小波系数的形式，从而提取出信号在不同周期内的特征信息。
具体而言，小波分析算法可以分为以下三步：1. 小波分解：将原始的EMG信号分解为一组小波系数。
2. 应用阈值：对小波系数进行阈值处理，将信源信号和噪音分离开来。
3. 重构信号：通过将经阈值处理后的小波系数进行重构，得出原始的EMG信号。
三、小波分析算法的应用小波分析算法可以应用于多个方面，目前在肌电信号处理领域中被广泛采用的包括：1. 肌肉疲劳评估：通过分析肌肉信号的频率特征，可以得出肌肉疲劳的程度。
2. 运动节奏评估：通过分析信号的周期性变化，可以得出肌肉运动节奏的频率和变化情况。
3. 运动控制评估：通过分析肌肉信号的强度变化，可以得出肌肉控制的难度和变化情况，从而为运动控制的评估提供有效参考。
四、小波分析算法的优势小波分析算法与其他时频分析算法相比具有以下优势：1. 精确性高：小波分析算法可以非常精确地测量信号的频率和时间特征。
2. 延迟较低：相较于其他时频分析算法，小波分析算法没有明显的时滞，并且计算速度相对较快。
肌电信号处理与特征提取
肌电信号处理与特征提取1. 背景介绍肌电信号（EMG）是记录肌肉活动的一种生物电信号，其在生理学、医学、康复以及运动控制等领域有着广泛的应用。
肌电信号的处理与特征提取是对肌电信号进行分析和理解的关键步骤。
本文将深入探讨肌电信号的处理方法和特征提取技术。
2. 肌电信号处理方法2.1 信号采集肌电信号的采集是通过肌电传感器将电信号转化为数字信号的过程。
常见的采集方法有表面肌电电极和针电极。
表面肌电电极适用于非侵入性的采集，常用于运动控制和运动评估。
针电极适用于精细肌动作的采集，常用于临床诊断和研究。
2.2 信号预处理信号采集后需要进行预处理，以去除噪声和干扰。
常见的预处理方法包括滤波、放大和去噪。
滤波可以去除高频噪声和基线漂移，常用的滤波器有低通滤波器和带通滤波器。
放大可以增强信号的幅度，以便进行后续分析。
去噪可以通过时域和频域的方法降低噪声的影响，如均值滤波和小波变换。
2.3 信号特征提取信号特征提取是将肌电信号转化为数学特征的过程，以便进行模式识别和分类。
常见的特征包括时域特征、频域特征和时频特征。
时域特征是对信号的幅度和波形进行统计和描述，如均值、标准差和斜度等。
频域特征是对信号的频谱进行分析，如功率谱密度和频带能量比。
时频特征是对信号的时变特性进行分析，如短时傅里叶变换和小波包变换。
3. 肌电信号处理应用3.1 运动控制肌电信号可以被用于实现肌肉活动的运动控制。
通过采集和处理肌电信号，可以提取出肌肉的运动意图，进而实现对外部设备的控制，如假肢和外骨骼。
这种应用可以帮助残疾人重建功能，提高生活质量。
3.2 运动评估肌电信号的处理和特征提取可以用于评估运动的质量和效果。
通过分析肌电信号的变化，可以评估肌肉的活动水平、疲劳程度和动作的准确性。
这对于运动训练和康复治疗有着重要的意义。
3.3 疾病诊断肌电信号的异常变化可以指示某些疾病的存在。
通过对肌电信号的处理和分析，可以诊断肌肉病变、神经病变和运动障碍等疾病。
肌电图的数据分析
肌电图的数据分析摘要肌电图是肌肉生物电活动的记录，与其他生物电一样，肌电也是一种有规律的生物电现象。
肌电的测量可以对疾病进行辅助检查。
应用体表电机记录肌肉静止或收缩时的电活动。
通过此检查可以确定周围神经、神经元、神经肌肉接头及肌肉本身的功能状态。
而当运动单位发生各种病理变化时，会出现异常肌电图波形，所以常用肌电图来判断神经肌肉功能是否正常以及确定神经肌肉疾病发生的部位、性质和病变程度等。
现如今，肌电图已经成为神经肌肉病变的主要临床诊断工具。
所以学习如何采集肌电信号，处理以及分析肌电信号就显得尤为重要。
本篇文章主要介绍了肌电信号收集后的数据处理，处理的方法主要应用了整流，平滑，滤波等，着重进行了频域和时域的分析，其中以股二头肌，股三头肌和肱桡肌为例。
临床上常用表面肌电图对肌肉的疲劳进行研究，最常用的是频频域分析和时域分析。
这里对数据处理所用的软件是MR3，MR3可以自动对数据进行处理，生成需要的报告，因此本文的内容在于对生成图形的分析。
由于条件的限制没有患者的案例，所以选取的数据来自正常人做弯举10kg的哑铃，肩关节不动，保持肘关节90°角，直到手臂有酸痛的现象，然后放下哑铃，将波形记录在电脑中。
关键词：表面肌电信号；频域分析；时域分析；MR3；整流；平滑；滤波表面肌电图作为一种无创检测方法已得到广泛的应用，可以说它的存在使得康复更加具有可操作性和普遍性。
对于一些肢体有残疾的人来说，他的患侧到底达到什么程度才可以说他完全康复，原来依靠主观意识，这在一定的程度上存在着随机性和偶然性，但是肌电图的存在，使得康复程度可以量化，对于康复医师来说可以减少很多的困难，让他们的康复更加具有针对性和方向性。
肌肉最基本的功能就是兴奋和收缩，所以在测量的过程中主要让被测者进行屈伸运动，这样可以进行肌电信号的采集，其他的功能也可以，但是对于体表电机来说，所测得的数据会太杂乱，本身体表电机的测量就具有许多的干扰因素，所以要尽可能的避免干扰，这就是选择收缩功能的主要原因。
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3、扩展：也可通过动作模式驱动电机转动或其他控制输出模块。
工
作
软件编程与硬件调试相结合，绘制设计流程图，编制相应软件界面，实现
量
单片机控制与信号处理任务的综合应用
参 考 资 料
周次
1）《微型计算机控制系统》 赖寿宏，机械工业出版社（教材） 2）《单片机及应用》李大友，高等教育出版社（教材） 3）《信号处理原理及应用》 谢平 等 机械工业出版社（教材） 4)《Matlab 程序设计及其在信号处理中的应用》聂祥飞等 西南交通大学 出版社
念。能量谱密度、功率谱密度函数表示信号的能量、功率密度随频率变化的情况。 通过研究功率谱密度，可以帮助了解信号的功率分布情况，确定信号的频带等
对于随机信号而言其持续时间无限长，因此对于非 0 的样本函数，它的能量 一般也是无限的，因此其付氏变换不存在。但是注意到它的平均功率是有限的， 在特定的条件下，仍然可以利用博里叶变换这一工具。为了将傅里叶变换方法应
方差：
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方 差（英文 Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏 离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重 要的意义。其求解公式如下：
标准差：标准差也称均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差 平方和平均后的方根，用 u 表示。标准差是方差的算术平方根。标 准差能反映一个数据集的离散程度。所以能很好的反映肌电信号的 离散程度。求解公式如下：
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屈信号数据基本信息： 均值 = 0.03502 标准差 = 0.05775 方差= 0.00334 均方根=0.06754 中位频率=11.4033 积分肌电值 IEMG = 0.05437 均方根有效值 RMS= 0.17246
伸信号数据基本信息： 均值 = 0.00337 标准差 = 0.24421 方差= 0.05964 均方根=0.24422 中位频率=149.1083 积分肌电值 IEMG = 0.12826 均方根有效值 RMS= 0.19993
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第 4 章 肌电信号的频域处理方法及其分析方法
4.1 FFT 分析：
FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信 号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特 征了。这就是很多信号分析采用 FFT 变换的原因。另外，FFT 可以将一个信号的 频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。一个模拟信号，经过 ADC 采样 之后，就变成了数字信号。采样得到的数字信号，就可以做 FFT 变换了。N 个采 样点，经过 FFT 之后，就可以得到 N 个点的 FFT 结果。为了方便进行 FFT 运算， 通常 N 取 2 的整数次方。假设采样频率为 Fs，信号频率 F，采样点数为 N。那么 FFT 之后结果就是一个为 N 点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的 模值，就是该频率值下的幅度特性。假设原始信号的峰值为 A，那么 FFT 的结果 的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是 A 的 N/2 倍。而第一个点就 是直流分量，它的模值就是直流分量的 N 倍。而每个点的相位就是在该频率下的 信号的相位。如果要要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，也即采样时间。 频率分辨率和采样时间是倒数关系。 Matlab 实现：
需要解决的问题：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。
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第2章 系统总体设计方案
在上位机利用 Matlab 软件对肌电信号进行时域和频域(包括 FFT， 功率谱，倒谱)分析，计算均值、标准差、方差、积分肌电值 IEMG、均方 根有效值 RMS 等时域指标参数和平均功率频率 MPF、中位频率 MF 等频域 指标。比较不同动作下肌电信号特征，在设计的信号分析及显示界面中显示 出来。
用于随机过程,必须对过程的样本函数做某些限制，最简单的一种方法是应用截
取函数。设过程 t 的截取函数T t （截取的随机过程）为：
T
t
t
0
t T 2
其他
则截取函数的傅里叶变换为：
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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： 学 号： 学生姓名： 指导教师： 教师职称：
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电气工程学院《课程设计》任务书
课程名称： “单片机原理及应用——数字信号处理”课程设计
基层教学单位：自动化仪表系
clear; close all; a=load('qu.txt');//('shen.txt'); N=10000; b=0:N-1; axis([0,10000,-1,1]); plot(b,a); xlabel('时间 (s)'); ylabel('被测变量y'); grid on; fprintf('\n数据基本信息：\n') printf(' 均值 = %7.5f \n',mean(a)); fprintf(' 标准差 = %7.5f \n', sqrt(var(a))); fprintf(' 方差= %7.5f \n', var(a)); fprintf(' 积分肌电值IEMG = %7.5f \n', mean(abs(a))); fprintf(' 均方根有效值RMS= %7.5f \n', sqrt(mean(a.^2)) );
基于肌电信号分析结果，将其中最有代表性的积分肌电值通过串口发 送命令给单片机系统，根据设定的积分肌电值阈值给出动作状态，控制相应 的数码显示，同时通过动作模式驱动电机转动、点阵显示“屈伸”字样和蜂 鸣器的响声来判断屈伸动作。
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第 3 章 肌电信号的时域处理及其分析方法
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第 1 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。
设 计
标准差、方差、积分肌电值 IEMG、均方根有效值 RMS 等时域 指标参数和平均功率频率 MPF、中值频率 MF 等频域指标。比较 不同动作下肌电信号特征，根据设定阈值给出动作状态，设计相
要 求
应的信号分析及显示界面。 2、基于肌电信号分析结果，通过串口发送命令给单片机系统，
根据肌电信号动作状态控制相应的数码管或 LED 发光显示。
它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和 Matlab 软件对其进行分 析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。
关键字：信号处理 肌电信号 Matlab
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目录 第 1 章 绪论………………………………………………1 第2章 系统总体设计方案 ……………………………2 第3章肌电信号的时域处理及其分析方法………………3 第 4 章肌电信号的频域处理方法及其分析方法…………5
对于能量无限大的信号（如周期信号），我们考虑能量的时间平均值，这显 然就是信号的平均功率。这种信号称为（平均）功率信号。
定义信号 f(t)的平均功率：电压 f(t)在1 电阻上消耗的平均功率（简称功率）
lim S
T
1 T
2
式中，T 是为求平均的时间区间。 为了更好得描述能量信号、功率信号，我们引入能量谱密度和功率谱密度概
积分肌电值 IEMG：
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积分肌电值就是对所有信号取绝对值后尽心均值的求解，由于对肌电信号直 接求均值，均值近似为零，无法表征信号间的差异。若对肌电信号取绝对值 后再进行均值运算后，均值恒大于零，因而可用于提取肌电信号的特征。公 式如下：
均方根 RMS：
均方根就是一组数据的平方和除以数据的个数再开方，均方根是最理 想的平方滤波方式的典型，让滤波更平滑，更大限度的滤掉噪声。因 此，对肌电信号求均方根，可以滤除信号中的噪声，使滤波后的信号 更平滑、更明显。公式如下：
4.1 FFT 分析……………………………………………5 4.2 功率谱分析…………………………………………7 4.3 倒谱分析……………………………………………8 4.4 平均功率频率 MPF 和中值频率 MF………………8 第 5 章 Matlab GUI 及程……………………………10
5.1GUI 界面………………………………………10 5.2 总程序………………………………………15 第 6 章 课设心得体会………………………………… 21 参考文献…………………………………………………22
clear; close all; a=load('qu.txt');/'shen.txt' y=fft(a,1024); %做1024点傅立叶变换 fs=1000; N=length(y); mag=abs(y); f=(0:N-1)/N*fs; figure; plot(f,mag);%幅频谱 xlabel('频率'); ylabel('幅值'); title('（屈/伸）肌电幅频'); figure; plot(f,angle(y));% 相频谱 xlabel('频率'); ylabel('相位'); title('（屈/伸）肌电相频'); grid on;