基于multisim的肌电信号的采集与分析
基于Multisim设计的心电采集放大电路
号进行跟随和反 向， 跟随信号作为屏蔽层信号输 出， 反
向信号作 为右腿驱动信号输人右腿 ， Ａ Ｄ ６ ２ ０的输 出信 号进行低通 、 高通滤波和 ５ Ｏ Ｈ ｚ 工频陷波后 即可输 出。
３ 模块 设计
２ 系统概述
３ ． １ Ａ Ｄ ６ ２ ０前 置 放大 电路
信． 皇， 技 术
３ ． ２ 右 腿驱 动
右腿驱动的基本原理是人体共模信号 的抵消 ， 人 体 右手和左手产 生的信号 中存 在一个较大 的共模 信
号， 这个信号就是人体的共模信号 ， 通过将左右手的共
模信号提取出来 ， 再反 向输人人体 ， 就可以起到共模抑
制 的作 用 。 有 两种 设 计思 路 ，一 种 就是 和 ８ 脚可等效为两路输入信号 ， 从
这两个脚之间就可以取 出共模信号 ， 假设输入信号为 ：
信号源的阻抗为数千欧到数百千欧 ，且存在着大量的
噪声 。 心 电采 集 系 统设 计 的合 理 与 否是 能 否得 到 干 净
左手和右手的信号从 Ａ Ｄ ６ ２ ０的输入端输人后 ， 经 内部电路和外部增益调节 电阻取 出共模信号 ，对此信
心电信号的关键 。 测量心电信号的条件是相 当复杂的 ， 除了受包括肌电信号 、 呼吸信号 、 脑 电信号 的干扰外还 受到 ５ ０ Ｈ ｚ 工频干扰 、 基线漂移 、 电极接触和其他 电磁
信 ． 皇 ， 技术
Ｄ Ｏ Ｉ １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ － ６ ３ ７ ５ ． ２ ０ １ ７ ． Ｏ １ ． ０ ０ ８
２ ０ １ ７ 年（ 第４ ６ 卷） 第ｌ 期
基于 Ｍ ｕ Ｉ ｔ ｉ ｓ ｉ ｍ设计 的心 电采集放大 电路
基于multisim的脑电采集系统的设计与仿真
课程设计说明书题目基于multisim的脑电采集系统的设计与仿真学院（系）：年级专业：学号：学生姓名：指导教师：教师职称：目录1课程设计的目的 (4)2课程设计的要求 (4)3 脑电放大滤波的方案设计 (5)4脑电仪采集电路 (5)4.1前置放大电路 (5)4.2高通低通滤波电路 (8)4.3 50Hz工频陷波 (10)4.4电平二级放大电路 (12)5 课程设计总结 (13)6 参考文献 (14)1课程设计的目的脑电信号是与反映大脑神经活动有关的生物电位，由皮层内大量神经元突出后电位同步总和所形成的，是许多神经元共同活动的结果。
对它进行检测可用于神经诊断和认知生理心理学研究，以及康复领域。
现在已明确，在头皮上引导的脑电波振幅，在正常情况下，从波峰到波底为5~200µV（而从大脑皮层上引导的电位变化可达到1mV）其频率范围从小于1Hz到100Hz，波形因不同的脑部位置而异，并与觉醒和睡眠的水平相关，且存在很大的个体差异，也就是说脑电波在不同的正常人中也存在着不同的表现。
因而脑电信号放大和采集的实现仍是一个难题。
而实现脑电信号放大的主要困难在于高增益放大的同时去除各种干扰。
脑电图是一种随机性的生理信号，其规律性远不如心电图那样明确，通常将脑电图的振幅和频率成分作为脑电诊断的主要依据，而频率成分显得尤为重要。
因为大脑活动的程度与脑电图节律的平均频率之间有密切的关系。
一般将正常脑电活动相关的脑电波频率范围划分为五种类型，频率由低到高，将正常的脑电信号划分为δ( 0. 5 ～3. 5Hz) ,θ波(4～7 Hz) ,α波(8～13 Hz) , β波(18～30 Hz) ,γ波(31 Hz以上)。
本课程设计目的是设计一个低功耗脑电仪采集电路。
脑电信号采集模块主要由脑电采集电路、信号放大电路、滤波电路和AD 采样电路组成。
脑电信号十分微弱且有较多干扰，所以在电极采集到心电信号之后，先通过放大电路将信号高保真放大，然后再通过滤波电路滤除诸多干扰得到较高信噪比的心电信号，最后进行AD 采样。
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。
肌电信号无线采集装置的研制及应用
肌电信号无线采集装置的研制及应用冯媛媛;戴威;王文波;蔡雷;王浩【摘要】肌电信号(EMG)的采集与分析广泛应用于临床医学的研究与诊断、康复工程、生物体运动检测以及仿生机器人等领域.为了实现对自由运动小动物肌电信号实时、可靠及便捷地采集和传输,研制了一套8通道肌电信号无线采集系统.以STM32F103RCT6作为处理器,通过nRF24L01无线传输模块将数据传送至PC端,基于LabVIEW的上位机进行数据处理,具备实时显示及存储功能.整个采集系统大小为3 cm ×2 cm×1 cm,质量为11 g(含电池).该系统具有实时性高、质量轻、传输距离远以及操作便捷等优点,可用于小动物运动的行为机制的相关研究.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)003【总页数】4页(P187-189,197)【关键词】肌电信号;STM32;无线通信;同步采集【作者】冯媛媛;戴威;王文波;蔡雷;王浩【作者单位】南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京210016;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016;南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京210016;山东省科学院生物研究所,山东济南250014;南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP2740 引言肌电(EMG)信号的采集与分析已成为生物学和医学界研究的热点之一。
肌电信号微弱，采集易受干扰、测量难度大，有效地提取肌电信号是EMG应用的一个关键方面[1]。
采集肌电信号的传输方式分有线信号传输和无线信号传输两种。
有线信号传输速度快，稳定性高，但在便携性方面存在缺陷，通常应用于静止目标肌电信号的采集。
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。
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。
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。
基于FPGA的表面肌电信号检测电路设计与实现
基于FPGA的表面肌电信号检测电路设计与实现在科学研究和医疗领域，表面肌电信号（sEMG）作为一种非侵入式的生物电信号被广泛应用于运动控制、康复医学、神经肌肉疾病诊断等方面。
本文将探讨基于FPGA的sEMG信号检测电路设计与实现，介绍其原理和实验结果。
一、引言表面肌电信号是由肌肉活动所产生的电活动信号，通过肌肉纤维与电极之间的接触而感测到。
由于sEMG信号幅度较小，且受到干扰较多，因此需要设计一个高精度、低功耗的电路来检测和处理这些信号。
二、基于FPGA的sEMG信号检测电路设计1. 信号采集sEMG信号采集是第一步，通过电极将肌肉表面的电活动信号转化为电压信号，并经过滤波器进行初步的滤波处理。
采集电路中需要考虑阻抗匹配以提高信号质量。
2. 前端放大器为了放大采集到的微弱信号，我们设计了一个前端放大器电路。
该前端放大器具有低噪声、高增益和宽带特性，能够有效地提升sEMG信号的强度。
3. 滤波器由于sEMG信号中包含大量的噪声和干扰成分，我们需要设计滤波器来抑制这些干扰。
滤波器可以分为低通滤波器和带通滤波器两种，分别用于去除高频噪声和选择感兴趣的频段。
4. 时域特征提取在sEMG信号检测中，提取时域特征是必要的，常用的特征包括均值、方差、峰值等。
通过适当选择特征值，可以实现对运动模式的识别和分类。
5. 数字信号处理基于FPGA的数字信号处理部分对采集到的sEMG信号进行进一步处理和分析。
这包括傅里叶变换、功率谱密度估计、自相关等算法，以提取更多有用的信息。
三、实验结果与讨论我们设计了基于FPGA的sEMG信号检测电路，并进行了一系列实验来评估其性能。
实验结果显示，我们设计的电路能够准确地采集到肌肉表面的电活动信号，并成功地抑制了干扰和噪声。
通过提取时域特征和进行数字信号处理，我们能够对不同运动模式进行有效分类和识别。
四、结论基于FPGA的表面肌电信号检测电路是一种有效的电路设计方案，能够实现对sEMG信号的高精度检测和处理。
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院（系）：基层教学单位：燕山大学课程设计评审意见表目录第1章摘要 (1)第2章基本原理 (3)第3章设计及仿真 (5)3.1 前置放大 (5)3.2 滤波电路 (8)3.3 主放大电路 (10)3.4 50Hz陷波电路 (12)第5章结论 (16)参考文献 (18)第1章摘要肌电信号是一种复杂的生物医学信号，是肌肉收缩时产生的电活动，不仅和肌肉本身的生理特性有关，也和神经控制系统有关。
因此，肌电信号的研究分析已成为临床诊断、康复工程、神经生理学和生物力学等诸多领域的研究热点。
目前，国内外生产的肌电反馈产品较多，它对临床诊断，康复医学及运动医学等领域方面起着重要作用。
本文从肌电信号的产生机理入手，研究了肌电信号的特点和提取的方法，通过肌电变化转化成直观的肌电波，以此表征肌肉的活动状态，并通过此反馈给患者，使患者能感知肌电的这种变化，并进行反复的调控训练，从而达到康复训练和治疗的目的。
生物反馈疗法是使用电子仪器，将人们正常意识不到的身体功能，如肌电、脑电、皮温、心率、血压等转变为可以被人察觉到的信号，如视觉或听觉信号，再让患者根据这些信号，学会控制自身不随意功能的治疗和训练方法。
这一疗法自60年代提出并开展以来，以其无损伤，无痛苦，无药物副作用，方法简便，疗效满意等优点而被许多国家重视并采用，特别是一些发达国家己把生物反馈和自身调节作为一种常规方法，广泛开展于临床医学临床。
肌电反馈仪及电刺激使用普遍，国内外生产的品种也比较多，它在临床诊断，康复医学及运动医学等领域方面起着重要作用。
随着科学技术的快速发展，新技术、新产品的不断涌现，人们对仪器的功能、灵活性的要求越来越高。
虚拟仪器技术是仪器技术和计算机技术相结合的产物。
经过了近20年的发展，它已成为2l世纪测试技术和仪器技术发展的主要方向。
本课题的研究目的就是为了采用虚拟仪器技术，发挥其强大的软件优势，来实现传统的治疗仪。
这将对节约成本，利于开发编程等方面有很高的益处。
第2章基本原理肌电信号是肌肉中运动单元动作电位(MUAP)在时间上和空间上的叠加，表面肌电信号则主要是浅层肌肉和神经干上电活动的综合效应。
肌电信号的幅值本质上是随机信号，其峰一峰幅值范围为0-10mv，均方根幅值范围为0-1.5mV，主要集中在100-500uV，频率范围在0-10KHz，有用能量分布在0-500Hz频率范围之间，主要能量集中分布在50—150Hz频率范围之间。
图1 硬件结构图由于人体表面肌电信号非常微弱，从几微伏到几毫伏，并存在高频电磁干扰，50Hz工频干扰和极化电压干扰等。
因此选用高共模抑制比的仪表放大器AD620和高通滤波电路作前置隔直放大，消除极化电压的干扰；通过带通滤波放大电路消除高频电磁干扰：用50Hz陷波器消除工频干扰，并用通过隔离放大器使检测的肌电信号和后端处理信号隔离，保证了人体安全。
通过前置放大和二级放大，并经过信号调理后把信号传给AD转换器，供AD采样。
由于肌电信号的个体差异性，在设计放大通道时，放大倍数在4000-100000倍，可通过PC机软件调节控制。
第3章设计及仿真本课题主要设计为采集部分电路，由于肌电信号十分微弱，所以对信号的采集首先就算是需要放大，信号采集过程还必不可少信号的滤波和陷波，下图为采集电路的流程图3.1人体皮肤表面的肌电信号很微弱，容易受到其它信号的干扰，因此需用放大器和滤波器对输入信号进行滤波、放大才能得到有效且可识别的信号。
表面肌电信号一般只有微伏级电压，信号中往往夹带着低频(接近直流)和高频的干扰信号，真正有用的肌电信号大致在10Hz-500Hz之间。
除此之外，50Hz 的工频信号也是一个重要的干扰源，如果不去除可能会掩盖表面肌电信号。
根据这些特殊要求，滤波器必须具有放大、滤波功能，并且要求具有高共模抑制比和好的抗干扰性。
根据肌电信号的特点，在选择设计放大器时，必须考虑以下几个参数：（1）高输入阻抗放大是最为常用的一种信号调理手段。
放大的目地就是要在对电模拟的信号进行数字化之前进行放大，消除噪声的影响，提高测量的准确性。
生物信号源本身是高内阻的微弱信号源，源阻抗的不稳定性将使放大器电压增益不稳定。
再者，如果放大器输入阻抗不足够高(和源阻杭相比)，则造成信号的低频分量的幅度减小，产生低频失真。
（2)高共模抑制比为了抑制人体所携带的工频干扰以及所测量的参数外的其它生理作用的干扰，需选用差动放大形式，因此CMRR值是放大器的主要指标。
生物电放大器的CMI汛值一般要求60dB一80dB，高性能放大器的CMRR达100dB。
各个电极处的皮肤接触电阻是不平衡的，这种不平衡造成的危害是共模干扰向差模干扰的转化，从而造成共模干扰输出，而提高放大器的输入阻杭，则会减小这一转化。
3)低噪声、低漂移我们知道，放大的低噪声性能主要取决于前置级，正确设计放大器的增益分配，在前置级的噪声系数较小时，可以获得良好的低噪声性能。
因此，为了确保第一级高增益放大的低失调电压、低失调电压漂移、低噪声的要求，我们选用AD620AN进行第一级放大。
AD620具有高输入电阻、低输入偏置电流、低输入失调电流、低噪声、低功耗等特点，另外其增益G的调节直接由一个外部电阻控制。
其主要枝术指标如下：低电源电流：50uA；输入失调电压：125uV；输入失调电流：O．3nA；输入偏置电流：O．5nA；最小共模抑制比：93dB(G=10)；高输入电阻：10GΩ；最大功耗：650mW。
具体设计电路如下：图3 前置放大电路在检测电极和人体接触部分会有极化电压，一般几十毫伏，最大达300mV，为了消除极化电压，前端用隔直处理。
其中C1，R1，C2，R2分别对两个输入信号其隔直滤波作用，对于C1=0．1uF，RI=10MΩ，其时间常数T=R1C1=ls，其截止频率为：fo=1/(2πC1R1)=0.16Hz 另外，由于等效信号源输出阻抗很大，有几十千欧，这就要求输入阻抗很大。
本设计中选用了低功耗、高精度、低噪声放大器AD620AN。
其增益计算公式为：G=(49.4KΩ/RG)+1其中RG为管脚1和管脚8之间G的电阻，G为增益值。
由于表面肌电信号是微弱信号，为了避免其它信号的干扰，增益值要足够大；但另一方面，增益值如果太大，可能在第一级就出现饱和，并且放大电路的噪声性能随前置级增益的提高而明显变差，因此RG的值要选择适当，以获得适当的增益。
本设计中选择放大20倍左右，取RG=2．6K，据公式计算得到G=20。
为了进一步提高共模抑制比，还采用了共模反馈消除法。
由U33A、C3、R3、R4、R5、R6、R7、R8构成共模反馈电路，人体输入的共模电压被阻值相等的电阻R5、R6、R7、R8检测出来，经过U33A将其倒相并反馈到人体上，使其共模电压降低。
对根据以上设计出的电路图进行仿真，下图为仿真电路图图4仿真电路图通过给电路图加模拟信号，用示波器对电路的性能进行鉴定，仿真电路运行后示波器得到如下现象：从上图观察到波形被放大20倍左右，达到了设计要求。
3.2滤波电路通过前置放大器的信号中含有干扰的高频信号，还应限制高频信号，这就要使用低通滤波器。
最常用的全极点滤波器有巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器。
本设计中要保证低频信号不被衰减，而对高频求不高，因此选择了巴特沃斯滤波器。
同时考虑到本设计需要正反馈，所以选用了能生正相增益的压控电压源滤波器。
肌电信号频率范围为0-10KHz，主要集中在10．500Hz，所以采用0-10KHz的带通滤波，电路如图5所示。
前级高通滤波，消除低频干扰信号和无用信号，截止频率f=1/2πR11C4=10.27Hz，后级一阶低通滤波和二阶低通滤波，消除高频干扰，截止频率为f=1/2πR13C32=1.27KHz，并且调节可变电阻Rw，根据G=1+R12/Rw，使一阶低通滤波电路放大50倍。
根据G=1+R27/R22=2，二阶低通滤波器放大2倍，因此，整个低高通滤波电路信号放大100倍，加上前置放大器放大lO倍，经过此处的信号被放大1000倍。
图5滤波电路电路设计结束后对其进行仿真，用波特仪观察现象，仿真电路图如下图所示：图6滤波仿真电路对此电路经过软件仿真，得到的幅频曲线如下图所示。
3.3信号主放大由于肌电信号非常微弱，一般只有几微伏到几毫伏，信号经过前黄放大器lO 倍放大和滤波器的100倍放大，还需要再次的放大，采用由上位机控制的模拟开关和放大器组成的放大电路，如图7所示图7主放大电路电路设计结束后对其进行仿真，用示波器观察现象，仿真电路图如下图所示：图8放大电路仿真用自发生器模拟单片机的控制信号控制ADG408的A，B，C端口，使得所接电阻中有一个选通，设其阻值为Rx，放大系数为：K=1+R29/Rx Rx取100K Ω，50KΩ，25KΩ，20KΩ,10KΩ，5．1KQ，4KΩ,2K．Q，使K=2，3，5，6,11，21，26,5l，需要不同的放大倍数只要通过模拟开关选择不同电阻即可。
通过下图可以看出仿真结果满足K的不同值的要求。
3.4 50Hz陷波电路50Hz工频信号对表面肌电信号的采集有很大的影响，它的频率恰好在表面肌电信号能量集中的频段，且其幅度比表面肌电信号大1-3个量级，因此必须除去。
为了去除人体或测试系统中产生的工频50Hz干扰，常采用带阻滤波器予以抑制，带阻滤波器又称为陷波器。
本设计中采用双T网络和运算放大器构成的有源双T陷波电路来滤除50Hz工频信号。
陷波器电路如图10所示。
图10 50Hz陷波电路其中双网络是RC选频电路，该网络是对称的，陷波频率为：f=1/2πR1C1取R1=680KΩ，C1=0.047uF，则f=1/(2*3.14*680K*0.047u)=49.8≈50Hz，下图为该对陷波电路的仿真电路图，图11 50Hz陷波电路仿真对此电路经过软件仿真，得到的幅频曲线如下图所示。
第4章总结为期一周的测控电路课程设计已经结束，在此次课程设计中我学到了很多东西，对测控电路的有关知识进行了进一步的了解并能熟练使用multisim 是本次课程设计最大的收获。
在设计过程中也遇到了很多困难，在硬件设计中，为了消除多方面干扰，采用带通滤波、50Hz陷波设计。
并对部分肌电采集电路做了仿真实验，在陷波电路设计时发现参考电路无法完美实现50Hz陷波要求，多次修改仍无法满足，后经过我和同伴不懈努力俩人又重新搭建了新的陷波电路，并且通过一次次调试终于达到预想结果。
在此次课程设计中药特别感谢老师和同学对我的帮助，尤其是和同伴的商量和合作更是让我收益匪浅。
参考文献1．《现代测控电路》李刚等天津大学出版社2.《Multisim 11电路仿真和实践》梁青等清华大学出版社3．网上相关资料。