表面肌实验报告
肌肉结构观察实验报告
一、实验目的通过本次实验，观察肌肉的结构，了解肌肉与骨骼、神经系统的关系，以及肌肉在运动中的作用。
二、实验原理肌肉是人体重要的运动器官，主要由肌纤维组成。
肌纤维内部含有肌原纤维，肌原纤维由肌节构成。
肌节是肌肉收缩和舒张的基本单位。
通过观察肌肉的结构，可以了解肌肉在运动中的作用及其与骨骼、神经系统的关系。
三、实验材料1. 实验动物：家兔2. 实验仪器：解剖显微镜、解剖剪、解剖刀、生理盐水、镊子、玻璃片、酒精灯、火柴、记录纸、笔3. 实验试剂：甲醛溶液、盐酸溶液四、实验步骤1. 实验动物处死，取出四肢肌肉，放入生理盐水中浸泡。
2. 将浸泡好的肌肉置于解剖显微镜下，观察肌肉的整体结构。
3. 用解剖剪和刀剪开肌肉，观察肌肉的横切面。
4. 在横切面上观察肌纤维的排列、肌节的结构。
5. 观察肌纤维内的肌原纤维，注意肌节中明带和暗带的分布。
6. 将肌肉浸泡在甲醛溶液中固定，然后用盐酸溶液脱钙。
7. 将脱钙后的肌肉进行染色，如苏木精-伊红染色，以增强肌肉结构的可视性。
8. 观察染色后的肌肉，记录肌纤维、肌节、肌原纤维的结构特点。
9. 对比不同肌肉的结构差异，分析肌肉的功能。
五、实验结果1. 肌肉整体结构：肌肉呈圆柱形，表面有肌膜，肌纤维呈束状排列。
2. 肌纤维横切面：肌纤维内部含有肌原纤维，肌原纤维由肌节构成，肌节中明带和暗带交替排列。
3. 肌节结构：肌节是肌肉收缩和舒张的基本单位，由明带、暗带和横桥组成。
4. 肌原纤维结构：肌原纤维内部含有肌丝，肌丝由肌球蛋白和肌动蛋白组成。
5. 不同肌肉结构差异：骨骼肌、心肌和平滑肌在肌纤维排列、肌节结构、肌原纤维等方面存在差异。
六、实验分析1. 肌肉的结构与功能：肌肉的结构决定了其在运动中的作用。
肌纤维的排列、肌节的结构和肌原纤维的组成共同保证了肌肉的收缩和舒张。
2. 肌肉与骨骼、神经系统的关系：肌肉通过肌腱与骨骼相连，神经系统的支配下，肌肉收缩和舒张，产生运动。
3. 不同肌肉结构差异：骨骼肌、心肌和平滑肌在结构和功能上存在差异，适应不同的生理需求。
上皮组织实验报告
实验目的：1. 了解上皮组织的定义、结构和功能。
2. 掌握上皮组织的分类及其在人体中的作用。
3. 通过显微镜观察上皮组织的微观结构，加深对上皮组织形态和功能特征的理解。
实验材料：1. 人耳皮肤切片2. 人肺切片3. 人小肠切片4. 显微镜5. 染色剂（如苏木精-伊红染色）实验方法：1. 将人耳皮肤切片、人肺切片和人小肠切片依次放入装有蒸馏水的培养皿中。
2. 用显微镜观察切片，并按照以下步骤进行染色：a. 将切片放入苏木精染液中染色5分钟；b. 将切片取出，放入蒸馏水中漂洗；c. 将切片放入伊红染液中染色1分钟；d. 将切片取出，放入蒸馏水中漂洗；e. 将切片放入酒精溶液中脱水，并逐步降低浓度至纯酒精；f. 将切片放入二甲苯中透明；g. 将切片放入中性树胶中封片。
3. 在显微镜下观察上皮组织的结构，并记录所见。
实验结果：1. 人耳皮肤切片：- 表皮层：由角质层、颗粒层、棘层和基底层组成。
角质层细胞扁平、无核，颗粒层细胞含有颗粒物质，棘层细胞呈多边形，基底层细胞呈柱状，有丝分裂活跃。
- 皮肤附属器：包括毛囊、汗腺和皮脂腺。
毛囊呈管状，外层为角质层，内层为生发层；汗腺呈管状，分泌汗液；皮脂腺呈泡状，分泌皮脂。
2. 人肺切片：- 肺泡上皮：由单层扁平上皮组成，细胞扁平，无核，有利于气体交换。
- 肺泡间隔：由结缔组织和弹性纤维组成，内有毛细血管和支气管。
3. 人小肠切片：- 肠上皮：由单层柱状上皮组成，细胞呈柱状，有吸收和分泌功能。
- 肠绒毛：肠上皮表面有许多指状突起，称为肠绒毛，有利于增加吸收面积。
实验讨论：1. 上皮组织是人体重要的组织之一，具有保护、吸收、分泌和排泄等功能。
2. 上皮组织的分类多样，包括被覆上皮、腺上皮、感觉上皮和肌上皮等。
3. 上皮组织的微观结构与其功能密切相关，如肺泡上皮的扁平结构有利于气体交换，肠上皮的柱状结构有利于吸收营养物质。
实验结论：通过本次实验，我们了解了上皮组织的定义、结构和功能，掌握了上皮组织的分类及其在人体中的作用。
全身肌肉的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解全身肌肉的组成和功能；2. 掌握肌肉的解剖学特征；3. 分析肌肉在人体运动中的作用；4. 研究肌肉在生理和病理状态下的变化。
二、实验对象1. 人体肌肉标本（包括骨骼肌、平滑肌和心肌）；2. 人体解剖图谱；3. 生理学实验器材。
三、实验方法1. 观察肌肉的解剖学特征，包括肌肉的形态、位置、起止点、神经支配等；2. 分析肌肉在人体运动中的作用，观察肌肉在运动过程中的收缩和放松过程；3. 通过生理学实验，研究肌肉在生理和病理状态下的变化。
四、实验结果1. 全身肌肉的组成和功能：（1）骨骼肌：人体共有600多块骨骼肌，它们分为头颈肌、躯干肌和四肢肌。
骨骼肌具有收缩和舒张的特性，是人体运动的基础。
（2）平滑肌：分布在内脏器官和血管壁，主要参与消化、呼吸、排泄等生理活动。
（3）心肌：构成心脏，具有自律性和传导性，负责心脏的收缩和舒张。
2. 肌肉的解剖学特征：（1）骨骼肌：具有长带状或圆柱状形态，表面有筋膜包绕，内部有肌纤维和血管分布。
肌肉的起止点分别附着在骨骼上。
（2）平滑肌：呈长条状或环形，无明显的起止点，多分布在内脏器官和血管壁。
（3）心肌：呈长带状，表面有心脏外膜包绕，内部有肌纤维和血管分布。
3. 肌肉在人体运动中的作用：（1）骨骼肌：通过收缩和舒张，产生动力，使人体完成各种动作。
（2）平滑肌：参与消化、呼吸、排泄等生理活动。
（3）心肌：通过收缩和舒张，维持心脏的正常跳动。
4. 肌肉在生理和病理状态下的变化：（1）生理状态下：肌肉收缩和放松具有节律性，满足人体运动和生理需求。
（2）病理状态下：肌肉可出现萎缩、变性、坏死等病变，影响人体运动和生理功能。
五、实验结论1. 全身肌肉是人体运动和生理活动的基础，具有复杂的组成和功能。
2. 肌肉的解剖学特征与其生理功能密切相关。
3. 肌肉在生理和病理状态下均具有相应的变化，了解这些变化有助于预防和治疗肌肉疾病。
六、实验建议1. 加强肌肉解剖学知识的学习，为人体运动和康复提供理论支持。
上皮组织实验报告
上皮组织实验报告今天我们来聊聊上皮组织的实验。
听起来是不是很专业，稍微有点高大上？别担心，跟我一起走一遭，什么都能明明白白地了解。
上皮组织，它其实就是咱们身体里最外面的一层皮，不仅包裹着我们，保护着我们，还负责一些非常重要的功能，就像是我们体内的“守门员”，把外面的脏东西挡在门外，确保咱们的内脏不被攻击。
实验开始之前，大家一定觉得这上皮组织是啥？就光听名字，感觉好像是一些干巴巴的东西，什么细胞啊，层次啊，光听都觉得有点晕。
别急，我来慢慢给你们捋一捋。
简单来说，上皮组织是我们身体各个部位的“防护罩”。
它包裹着皮肤，也覆盖在内脏上，像是护卫队一样存在。
你想想啊，皮肤就是上皮组织的一种，别看它平时老老实实的，其实功能强大，能有效地抵抗外界的细菌侵入，控制水分蒸发，保持咱们身体的稳定。
不过，今天的实验可不是单纯地瞎猜。
我们要在显微镜下真正看一看上皮组织的“真容”。
刚开始操作的时候，老实说有点紧张。
毕竟显微镜嘛，挺高大上的设备，没操作过的朋友肯定会怕看错、看不清。
不过，只要动手，操作几次就熟能生巧了。
拿着玻片，轻轻地放在显微镜下，调焦，渐渐地，细胞的形态就慢慢浮现出来，简直就是魔法！那些小小的细胞，像是一个个小小的砖块，整齐划一地排列着，给人一种稳稳当当的感觉。
说到这里，我得提醒大家：显微镜下的世界，真不是一般的“微小”！细胞就像一个个小小的豆粒，堆积在一起，形成一个个紧密的层面。
我们实验时看的就是上皮细胞的结构——每个细胞之间都有着紧密的连接，真是严丝合缝。
它们的排列方式不拘一格，有的像砖头一样横着排，有的像屋顶瓦片一样层层叠加。
不管怎么排，它们的目的只有一个：保证皮肤或者其他部位的完整性和功能性。
但是，别以为上皮组织就那么简单。
它其实非常“讲究”，有不同类型的上皮。
你可能听说过“单层上皮”和“多层上皮”，对吧？单层上皮就像是一层薄薄的纸，只有一层细胞，常见于肺部或者血管内壁。
这种薄薄的设计，目的是让物质交换更高效，简直就是“效率狂魔”。
四大组织的实验报告
四大组织的实验报告四大组织的实验报告引言：在科学研究和实验中，组织起着重要的作用。
不同的组织结构和功能对于生物体的正常运行至关重要。
本文将探讨四大组织（上皮组织、结缔组织、肌肉组织和神经组织）的实验报告，以帮助读者更好地了解它们的特点和功能。
一、上皮组织的实验报告上皮组织是由一层或多层细胞组成的组织，覆盖着动植物体表面和内腔。
通过对上皮组织的实验观察，我们可以得出以下结论：1. 上皮组织的主要功能是保护和分泌。
通过实验，我们可以观察到上皮细胞的紧密排列，形成有效的屏障，防止有害物质的侵入。
此外，实验还可以揭示上皮细胞分泌液体的能力，维持体内环境的稳定。
2. 上皮组织的形态多样性。
实验结果显示，上皮细胞的形态可以根据其位置和功能的不同而有所变化。
例如，皮肤上的角质层细胞与肠道上皮细胞之间存在明显的形态差异，这与它们的不同功能密切相关。
二、结缔组织的实验报告结缔组织是由细胞和胶原纤维组成的组织，广泛分布于全身各处。
通过对结缔组织的实验研究，我们可以得出以下结论：1. 结缔组织的主要功能是连接和支持。
实验结果显示，结缔组织中的胶原纤维具有很强的拉伸和弹性，能够连接和支撑身体各部分。
此外，结缔组织还能储存水分和营养物质，维持身体的正常功能。
2. 结缔组织的细胞类型多样。
实验观察表明，结缔组织中存在多种细胞类型，如成纤维细胞、软骨细胞和脂肪细胞等。
这些细胞根据其位置和功能的不同，形态和结构也有所差异。
三、肌肉组织的实验报告肌肉组织是由肌肉纤维组成的组织，是动物体内最重要的组织之一。
通过对肌肉组织的实验研究，我们可以得出以下结论：1. 肌肉组织的主要功能是收缩和运动。
实验结果显示，肌肉纤维能够通过收缩产生力量，从而实现身体的运动。
不同类型的肌肉组织具有不同的收缩方式和速度，如骨骼肌、平滑肌和心肌等。
2. 肌肉组织的结构特点。
实验观察表明，肌肉组织由肌纤维束组成，其中包含多个肌纤维。
肌纤维内部有丰富的线粒体和肌原纤维，这些结构对于肌肉收缩和能量供应至关重要。
肌张力平衡实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在探究人体正常肌张力的特征，验证肌张力在维持姿势、完成协同运动以及保持原动肌和拮抗肌间平衡中的作用。
通过实验观察和数据分析，进一步了解肌张力在人体运动和姿势维持中的重要性。
二、实验原理肌张力是指肌肉在静止状态下所表现出的张力。
正常肌张力具有以下特征：1. 具有完成某一肌群协同运动的能力；2. 具有保持姿势不变的能力；3. 能维持原动肌和拮抗肌间的平衡；4. 被动运动时具有一定的弹性；5. 在运动过程中不能变为固定姿势。
通过实验，我们将验证这些特征，并分析肌张力失衡可能导致的运动功能障碍。
三、实验材料1. 实验仪器：电子肌力计、姿势测量仪、摄像机、电子秤等；2. 实验对象：10名健康志愿者（5名男性，5名女性），年龄20-30岁；3. 实验环境：室内，温度适宜，光线充足。
四、实验方法1. 实验分组：将10名志愿者随机分为两组，每组5人。
2. 实验步骤：（1）测量志愿者在静止状态下的肌张力，包括肌肉长度、肌肉力量等指标；（2）进行协同运动实验，观察志愿者完成某一肌群协同运动的能力；（3）进行姿势维持实验，观察志愿者在站立、坐姿等不同姿势下保持姿势不变的能力；（4）进行原动肌和拮抗肌平衡实验，观察志愿者在完成特定动作时原动肌和拮抗肌间的平衡情况；（5）进行被动运动实验，观察志愿者在被动运动过程中肌张力的变化。
五、实验结果与分析1. 静止状态下肌张力测量结果：10名志愿者的肌张力均符合正常范围，肌肉长度、肌肉力量等指标无明显异常。
2. 协同运动实验结果：所有志愿者均能顺利完成协同运动实验，表明其具有完成某一肌群协同运动的能力。
3. 姿势维持实验结果：在站立、坐姿等不同姿势下，志愿者均能保持姿势不变，说明其具有保持姿势不变的能力。
4. 原动肌和拮抗肌平衡实验结果：在完成特定动作时，志愿者原动肌和拮抗肌间的平衡情况良好，表明其能维持原动肌和拮抗肌间的平衡。
5. 被动运动实验结果：在被动运动过程中，志愿者的肌张力具有一定的弹性，但在某些情况下会出现肌张力过高或过低的现象。
上皮组织手绘实验报告
一、实验目的1. 了解上皮组织的定义、分类和功能。
2. 掌握上皮组织在显微镜下的形态特征。
3. 学会观察上皮组织的细胞结构及其连接方式。
二、实验原理上皮组织由大量形态规则、排列密集的上皮细胞和极少的细胞外基质组成。
上皮细胞具有极性，其不同表面在结构和功能上具有明显差别。
根据上皮组织的分布和功能，可分为被覆上皮、腺上皮、感觉上皮和肌上皮等类型。
在显微镜下观察上皮组织，可了解其细胞结构、细胞连接方式以及细胞外基质的分布。
三、实验材料1. 实验标本：豚鼠气管横切片、小鼠皮肤切片、小肠切片等。
2. 实验仪器：光学显微镜、载玻片、盖玻片、切片机、染色剂等。
四、实验步骤1. 标本制备：将豚鼠气管横切片、小鼠皮肤切片、小肠切片等标本进行切片、固定、染色等处理。
2. 显微镜观察：观察上皮组织的细胞结构、细胞连接方式以及细胞外基质的分布。
a. 被覆上皮：观察细胞排列紧密、形态规则，细胞核位于细胞中央，细胞外基质较少。
b. 腺上皮：观察细胞呈腺泡状或管状排列，细胞核位于细胞基底部，细胞外基质较多。
c. 感觉上皮：观察细胞呈柱状或锥状排列，细胞核位于细胞基底部，细胞外基质较少。
d. 肌上皮：观察细胞呈梭形或长方形排列，细胞核位于细胞基底部，细胞外基质较少。
3. 绘图：根据观察结果，绘制上皮组织的细胞结构、细胞连接方式以及细胞外基质的分布图。
五、实验结果与分析1. 被覆上皮：在豚鼠气管横切片中观察到被覆上皮，细胞排列紧密，形态规则，细胞核位于细胞中央，细胞外基质较少。
被覆上皮具有保护、分泌、吸收、排泄等功能。
2. 腺上皮：在小鼠皮肤切片中观察到腺上皮，细胞呈腺泡状或管状排列，细胞核位于细胞基底部，细胞外基质较多。
腺上皮具有分泌功能，如汗腺、唾液腺等。
3. 感觉上皮：在小肠切片中观察到感觉上皮，细胞呈柱状或锥状排列，细胞核位于细胞基底部，细胞外基质较少。
感觉上皮具有感受特定理化刺激的功能，如味蕾、嗅觉上皮等。
4. 肌上皮：在豚鼠气管横切片中观察到肌上皮，细胞呈梭形或长方形排列，细胞核位于细胞基底部，细胞外基质较少。
生物上皮组织实验报告
一、实验目的1. 熟悉上皮组织的形态结构；2. 掌握观察上皮组织的方法；3. 了解上皮组织的功能。
二、实验原理上皮组织由大量形态规则、排列密集的上皮细胞和极少量的细胞外基质组成。
上皮细胞具有极性，其不同表面在结构和功能上具有差异。
根据上皮细胞的形态和分布，上皮组织可分为被覆上皮、腺上皮、感觉上皮和肌上皮等。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：豚鼠气管横切片、人的口腔上皮细胞切片；2. 仪器：显微镜、切片机、染色剂、载玻片、盖玻片等。
四、实验步骤1. 取豚鼠气管横切片，置于载玻片上；2. 滴加苏木精染色剂，染色约5分钟；3. 水洗切片，去除多余的染色剂；4. 取人的口腔上皮细胞切片，置于载玻片上；5. 滴加伊红染色剂，染色约1分钟；6. 水洗切片，去除多余的染色剂；7. 使用显微镜观察切片，观察上皮组织的形态结构；8. 拍照并记录观察结果。
五、实验结果与分析1. 豚鼠气管横切片观察结果：（1）假复层纤毛柱状上皮：主要由杯状细胞、柱状细胞和纤毛细胞组成。
杯状细胞位于基底部，呈扁平状，细胞质内含有大量黏液；柱状细胞位于中间层，细胞质内含有大量分泌颗粒；纤毛细胞位于最表层，细胞表面有密集的纤毛。
（2）复层扁平上皮：细胞排列紧密，细胞核位于细胞底部，细胞质内含有大量线粒体。
（3）变移上皮：细胞形态不规则，细胞核位于细胞底部。
2. 人的口腔上皮细胞切片观察结果：（1）细胞膜：呈透明状，紧贴细胞表面；（2）细胞质：呈均质状，含有大量线粒体和内质网；（3）细胞核：呈圆形，位于细胞中央。
六、实验结论1. 上皮组织具有极性，细胞表面和底部在结构和功能上存在差异；2. 豚鼠气管横切片和人的口腔上皮细胞切片均显示出上皮组织的形态结构；3. 上皮组织具有保护、分泌、吸收等功能。
七、实验讨论1. 上皮组织的形态结构与其功能密切相关，如假复层纤毛柱状上皮的纤毛有助于清除气管内的异物；2. 上皮组织的观察方法对于研究其功能和疾病的发生具有重要意义。
noraxon表面肌电对应的肌肉
noraxon表面肌电对应的肌肉Noraxon表面肌电是一种测量肌肉活动的方法，通过贴附在皮肤表面的电极传感器来检测肌肉收缩和放松过程中产生的电活动。
Noraxon表面肌电技术在运动科学、康复医学和生物力学等领域得到广泛应用，被用来评估肌肉功能、运动控制和运动损伤康复等方面。
Noraxon表面肌电基于生物电学原理，通过记录肌肉电位上的时间变化，从而研究肌肉的收缩和伸展过程。
当肌肉收缩时，肌肉纤维中的神经冲动会触发肌肉纤维的收缩，并产生电位变化。
这些电位变化被肌肉电极传感器检测到，并转换成数值信号，然后被计算机记录和分析。
Noraxon表面肌电可以应用于多个肌肉，其最常用的应用是对骨骼肌进行测量。
骨骼肌是人类运动和姿势控制的主要肌肉。
常见的测量骨骼肌的肌肉有肱二头肌、腿部肌群和腹肌等。
通过监测这些肌肉的电活动，可以了解肌肉运动、力量输出和运动控制的情况，进而指导运动训练和康复治疗。
在运动科学领域，Noraxon表面肌电常用于评估运动员的肌肉状态和运动技术。
例如，在重量举重项目中，肌肉收缩的时间和力量输出对运动员的表现非常重要。
通过测量骨骼肌肌电信号，可以了解肌肉是否协调和是否存在潜在的运动损伤风险。
在康复医学中，Noraxon表面肌电被用来评估患者的肌肉功能和运动控制情况。
例如，在膝关节损伤康复中，通过监测大腿肌群的肌电信号，可以判断肌肉力量的恢复情况，并调整康复训练计划。
此外，Noraxon表面肌电还可以帮助恢复运动的人们调整步态和姿势，以提高运动效果和减少受伤的风险。
除了骨骼肌，Noraxon表面肌电也可以测量其他类型的肌肉，如平滑肌和心肌。
平滑肌是存在于内脏器官和血管壁的肌肉，主要用于调节器官的功能。
心肌则是心脏中的肌肉组织，用于推动血液循环。
通过测量平滑肌和心肌的电活动，可以研究内脏器官和心脏的功能状态，对于心血管疾病的诊断和治疗提供价值。
总之，Noraxon表面肌电是一种测量肌肉活动的非侵入性方法，被广泛应用于运动科学、康复医学和生物力学等领域。
绘画肌理实验报告范文
一、实验名称绘画肌理实验二、实验目的1. 了解不同绘画肌理的表现形式及其制作方法。
2. 通过实践，掌握制作肌理的基本技巧。
3. 提高对绘画材料特性的认识，增强绘画表现力。
三、实验原理肌理是指物体表面呈现出的纹理、图案或质感。
在绘画中，肌理可以丰富画面效果，增强视觉冲击力。
本实验通过不同的绘画工具和材料，制作出不同质感的肌理，以探索其在绘画中的应用。
四、实验材料与工具1. 材料：- 布料（棉布、麻布等）- 油画颜料- 水彩颜料- 水粉颜料- 蜡笔- 油画棒- 刷子- 剪刀- 胶水- 纸张2. 工具：- 油画笔- 水彩笔- 水粉笔- 刮刀- 擦子五、实验步骤1. 准备阶段：- 在布料上涂抹油画颜料，形成底色。
- 将布料固定在画布上。
2. 制作肌理：- 刮刀肌理：用刮刀在油画颜料上刮出线条，形成线条肌理。
- 刷子肌理：用油画笔在颜料上刷出点状、条状或块状肌理。
- 蜡笔肌理：用蜡笔在油画颜料上涂抹，形成颜色肌理。
- 剪刀肌理：将布料剪成不同形状，粘贴在画布上，形成剪纸肌理。
- 胶水肌理：在布料上涂抹胶水，形成凹凸不平的肌理。
3. 叠加肌理：- 将不同肌理叠加在底色上，形成丰富的画面效果。
4. 调整与完善：- 根据需要调整肌理的明暗、大小、形状等，使画面更加协调。
六、实验结果与分析1. 刮刀肌理：线条流畅，具有立体感，适合表现山水、建筑等题材。
2. 刷子肌理：点状、条状或块状肌理，具有丰富的层次感，适合表现花卉、动物等题材。
3. 蜡笔肌理：颜色鲜艳，具有独特的质感，适合表现风景、人物等题材。
4. 剪刀肌理：剪纸肌理具有独特的装饰性，适合表现民俗、节日等题材。
5. 胶水肌理：凹凸不平的肌理，具有强烈的视觉冲击力，适合表现抽象、梦幻等题材。
七、实验结论通过本次实验，我们掌握了制作不同绘画肌理的基本技巧，提高了绘画表现力。
在今后的绘画创作中，我们可以根据作品主题和风格，灵活运用各种肌理，使画面更加丰富多彩。
八、实验心得1. 制作肌理需要耐心和细心，掌握好工具的使用方法。
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武汉理工大学现代数字信号处理在前沿学科中的应用实验报告基于sEMG时域特征的动作识别学院：信息工程学院学号： 1049731503279姓名：吴志勇班级：电子154实验基于sEMG时域特征特的动作识别一、实验目的1.了解肌电信号常用的时域分析方法；2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别；二、实验设备1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡；2.32位Windows XP台式机（Matlab 7.0软件）；3.802.11b/g无线网卡；三、实验内容（1）学习信号的基本去噪方法，并用MATLAB实现；（2）学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度（WL）符号改变数（SSC）、过零点（ZC）、威尔逊赋值（WAMP）等特征的提取；（3）学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。
学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取（选取一种特征）、基于特征的动作识别的MATLAB程序。
四、实验原理（1）小波去噪小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。
小波去噪的基本原理图如下（2）特征提取时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。
时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。
最常用的方法有：方差，过零点数（Zero Crossing, ZC ），Willison 幅值（Willison Amplitude, WAMP ），绝对值平均值 (Mean Absolute Value, MAV ）和波形长度（Wave length ，WL ）等。
在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。
我们主要介绍一下几种方法：过零率（ZC ）：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。
为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。
计算方式如下：)(),sgn(11δ≥-+-++k k k k x x x x （1） Willison 幅值：是由Willison 提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，对Willison 幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为V μ100~50 是最合适的阈值范围。
其数学表示公式如公式（3-3）。
∑=+-=N t i i x x f WAMP 11（2）其中：⎩⎨⎧>=otherwise x if x f 阈值01)(波形长度（WL ）：它是对某一分析窗中的波形长度的统计，波长可以体现该样本的持续时间、幅值、频率的特征。
∑-=-+=11)()1(1N i i x i x N WL （3）符号改变斜率（SSC ）：为信号的的频率性能提供了一些附加信息，对于3个连续的采样点，给定阈值ω，通过下面的公式计算波峰波谷的个数。
()()()N i x x x x i i i i ,,1,11Λ=≥-⨯-+-ω（4）（3） 神经网络 BP 神经网络又称误差反向传播（Back Propagation ），它是一种多层的前向型神经网络。
在BP 网络中，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
所谓的反向传播是指误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行的。
标准的BP 网络采用梯度下降算法，与Widrow-Hoff 学习规则相似，网络权值沿着性能函数的梯度反向调整。
前向型神经网络通常具有一个或多个由sigmoid 神经元构成的隐层，以及一个由线性神经元构成的输出层。
多个具有非线性传递函数的神经元层使得网络可以学习输入和输出之间的非线性关系，而线性输出层使得网络可以产生[-1，+1]之外的输出值。
隐层)(tan 111,11b p IW sig a +=输出层)(211,22b a IW purelin a +=输入由两层神经元构成的BP 网络结构（1） BP 网络的训练算法① BP 算法BP 算法沿着误差函数减小最快的方向，也就是梯度的反方向改变权值和偏差，这一点与线性网络的学习算法是一致的。
BP 算法的迭代计算公式可以表示为：k k k k g a x x -=+1 （1）其中，k x 代表当前权值和偏差，1+k x 代表迭代产生的下一次的权值与偏差，k g 为当前误差函数的梯度，k a 代表学习速率。
② 有动量的梯度下降算法标准的梯度下降法在调整权值时，仅仅按照当前时刻的负梯度方向进行调整，并没有考虑以前各次运算步骤中的梯度方向，因此新的样本对迭代过程影响太大，可能会导致训练过程中调整方向发生震荡，导致不稳定和收敛速度慢的问题，有动量的梯度下降算法则考虑了往前时刻的贡献，其权值迭代算法为：)1()()1[()()1(-+-+=+n D n D n w n w ij ij ααη （2）其中，)1(),(-n D n D 分别表示n 时刻，n-1时刻的负梯度。
由于加入了以前时刻梯度的贡献，相当于给迭代过程添加了一个低通滤波器，使得网络忽略误差曲面上细节特征，避免了陷入局部极小点的问题。
③ 共轭梯度算法尽管标准的BP 算法采用梯度下降算法，权值和偏差沿误差函数下降最快的方向调整，但却并不一定是收敛最快的算法。
在改进的BP 训练算法中，有一大类的算法称为共轭梯度算法。
在这一类算法中，权值和偏差沿着共轭梯度方向进行调整，通常能够获得比标准的梯度算法更快的收敛速度。
共轭梯度算法的第一次迭代都是从最陡下降的梯度方向开始。
梯度向量为：00g p -= （3）沿着此方向进行权值和偏差的调整，公式为：k k k k g a x x +=+1 （4）下一次搜索方向则由前两次搜索方向的共轭方向决定，表达式为：1-+-=k k k k p g p β （5）对于系数k β不同计算方法产生不同的共轭梯度算法。
a ）F-R 共轭梯度算法采取的系数确定方法为：11--=k T k k T k k g g g g β （6） 即本次迭代梯度相对于上一次迭代梯度的归一化值。
b ）P-R 共轭梯度算法采取的系数确定方法为：111---∆=k T k k T k k g g g g β （7） 即上次迭代梯度与本次迭代梯度的内积对本次梯度的归一化值。
c ）Scaled 共轭梯度算法到目前为止，讨论过的所有共轭梯度算法都需要在每一步迭代过程中对搜索方向进行计算，这样的计算量是比较大。
对此moller 提出了Scaled 梯度搜索算法[4]，在每一步迭代过程中不计算搜索方向，以减少训练过程的计算量。
其基本原理是利用下面介绍的L-M 算法与共轭梯度法相结合产生的。
④ L-M 算法L-M 算法其权值和阈值的更新过程为： e J I J J x x T T k k 11][-++-=μ （8）其中，e 为期望输出与实际输出的误差；J 为误差对权值微分的Jacobi 矩阵；μ为标量因子。
如果训练成功，误差性能函数减小，那么就减小μ的值；反之就减小其值。
五、实验步骤（1） 数据格式转换：N=4;%通道的个数M=512;%每个通道的采样数K=10;%每种类别所取的个数P=6;%类别数ClassPermode=10;%每类动作数据的个数ClassNumber=6;%类别的个数M=512;%每个样本点数据的个数Channel=4;%通道的个数Count=ClassPermode*ClassNumber*M;sample_train=zeros(Count,Channel);%保存训练样本sample_test=zeros(Count,Channel);%保存训练样本for i=1:60D=importdata(strcat('train2\Data',num2str(i),'.txt'));sample=D.data;sample_train(((i-1)*M+1:i*M),:)=sample(:,(2:5));%sample(:,(2:5));endfor i=1:60D=importdata(strcat('test2\Data',num2str(i),'.txt'));sample=D.data;sample_test(((i-1)*M+1:i*M),:)=sample(:,(2:5));endsave sample_train sample_trainsave sample_test sample_test程序运行后，会看到文件夹中多出了sample_train和sample_test两个.mat文件。
（2）小波去噪及特征提取，选用WAMP特征的提取。
load 'sample_test.mat';load 'sample_train.mat';%%%%% 参数说明 %%%%Window=256;%分析窗口的长度M=512; %采集数据时一个data的样本数Channel=4; %采集数据的通道数Class=6; %类别数Number=10; %每个类别的个数WinLap=64; %窗口移动的间隔JudgeTime=Window/WinLap; %一个分析窗口需要移动的次数 8Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1; %所有数据需要分析的次数 477 ClassCount=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1; %一类数据需要的分析次数 77GapCount=M*Number/WinLap; %训练样本两类动作之间的间隔80ClassOne=1;ClassTwo=2;ClassThree=3;ClassFour=4;ClassFive=5;ClassSix=6;%thr=0.2;%%%%% train样本小波去噪 %%%%%%%%%%for i=1:Channelx=sample_train(:,i);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);[c,l]=wavedec(x,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);s4=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);new_train(:,i)=s4;endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(sample_train(:,1),'r');holdon;plot(new_train(:,1),'b');legend('原始信号','去噪后信号');title('train样本滤波前后信号对比');subplot(4,1,2);plot(sample_train(:,2),'r');holdon;plot(new_train(:,2),'b');subplot(4,1,3);plot(sample_train(:,3),'r');hold on;plot(new_train(:,3),'b');subplot(4,1,4);plot(sample_train(:,4),'r');holdon;plot(new_train(:,4),'b');%%%%% trin样本特征提取 %%%%%%Threshold=0.006;WAMP=zeros(Channel,Count);for c=1:Countfor n=1:Channelfor w=1:Window-1if(abs(new_train((c-1)*WinLap+w,n)-new_train((c-1)*WinLap+w+1,n))>Threshold) WAMP(n,c)=WAMP(n,c)+1;endendendendFeature_train=WAMP;%figure(3)%plot(Feature_train);%%%%% test样本小波去噪%%%%%%for i=1:Channelx=sample_test(:,i);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);[c,l]=wavedec(x,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);s4=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);new_test(:,i)=s4;endfigure(2)subplot(4,1,1);plot(sample_test(:,1),'r');holdon;plot(new_test(:,1),'b');legend('原始信号','去噪后信号');title('test样本滤波前后信号对比');subplot(4,1,2);plot(sample_test(:,2),'r');hold on;plot(new_test(:,2),'b');subplot(4,1,3);plot(sample_test(:,3),'r');hold on;plot(new_test(:,3),'b');subplot(4,1,4);plot(sample_test(:,4),'r');hold on;plot(new_test(:,4),'b');%%%%% test样本特征提取 %%%%%%%Threshold=0.006;WAMP=zeros(Channel,Count);for c=1:Countfor n=1:Channelfor w=1:Window-1if(abs(new_test((c-1)*WinLap+w,n)-new_test((c-1)*WinLap+w+1,n))>Threshold) WAMP(n,c)=WAMP(n,c)+1;endendendendFeature_test=WAMP;save feature Feature_train Feature_test;train样本和test样本滤波前后信号对比。