测量分析表面肌电信号
表面肌电分析
表面肌电简介及分析方法一、表面肌电信号概念表面肌电信号 (surface electrom yographic signal, sEMG 信号)是从皮肤表面通过电极引导并放大，显示记录神经肌肉活动时的生物电信号，主要是浅层肌肉和神经干综合的电活动。
表面肌电信号主要有参与活动的运动单位数量、放电频率、同步化程度、募集的模式等有关。
二、表面肌电信号主要是通过时阈和频阈两个方面进行分析1、sEMG 信号的时域分析方法时域分析用于刻画肌电图时间序列的振幅特征，主要指标包括积分肌电（integrete EMG，iEMG）、均方根值（root mean square，RMS）、平均振幅（MA）。
积分肌电值（integrated EMG, iEMG）是一段时间内肌肉中参与活动的运动单位放电总量，其值大小在一定程度上反映参加工作的运动单位的数量多少和每个运动单位的放电大小。
用来分析在单位时间内肌肉的收性。
平均振幅表示肌电信号的强弱，其大小与参与活动的运动单位数目和放电频率的同步化程度有关。
2、sEMG 信号的频域分析方法频阈方面的分析主要是在频率维度上反映 sEMG 的变化，表面肌电信号的频域分析广泛应用于肌肉疾病诊断和肌肉疲劳检测。
利用表面肌电信号进行傅立叶转换（FFT），获得的频谱或功率谱反映信号在不同频率上的变化。
常用指标有平均功率频率（Mean Power Frequency, MPF）和中位频率（Median Frequency, MF）。
MF 指放电频率的中间值，即肌肉收缩过程中放电频率的中间值，一般也是随着运动时间的增大而呈递减的趋势。
由于骨骼肌中快慢肌纤维组成比例不同，导致不同部位骨骼肌之间的 MF 值不同。
快肌纤维兴奋表现在高频放电，慢肌纤维则在低频。
一般在中高强度的运动时，MPF 和 MF 值会有所下降，频谱左移，则说明局部肌肉出现疲劳。
并且导致反映频谱曲线特征的 MPF 和 MF 产生相应的下降。
表面肌电信号检测电路的频率特性分析与优化
表面肌电信号检测电路的频率特性分析与优化表面肌电信号(Surface Electromyography, sEMG)检测电路的频率特性分析与优化一、引言表面肌电信号检测电路是一种用于测量肌肉活动的电子装置。
通过采集肌肉活动时的电位变化，可以分析肌肉的收缩与放松情况，对于康复医学、人机交互、运动控制等领域具有重要的应用价值。
而表面肌电信号的频率特性对于检测电路的性能具有直接影响，因此对其进行分析与优化是十分必要的。
二、表面肌电信号的频率特性表面肌电信号是由肌肉收缩导致的电位变化，其频率范围通常在0.5 Hz至500 Hz之间。
其中低频分量主要反映了肌肉的疲劳、收缩强度、放松程度等信息，而高频分量主要反映了肌肉的快速收缩与放松情况。
因此，表面肌电信号检测电路需要拥有较宽的频率响应范围，以保证对不同肌肉活动的准确检测。
三、表面肌电信号检测电路的频率特性分析方法为了分析表面肌电信号检测电路的频率特性，我们可以采用非线性系统的频率响应分析方法。
具体步骤如下：1. 设计频率扫描信号源：使用一个可调频率的正弦波信号源，以一定的频率范围扫描输入信号。
2. 构建频率响应测试系统：将频率扫描信号源的输出与表面肌电信号检测电路的输入相连接，将检测电路的输出与示波器相连接，通过示波器观察输出信号的幅值与相位响应。
3. 进行频率扫描：通过调节频率扫描信号源的频率，逐步扫描整个信号范围，并记录所得到的幅值与相位响应。
4. 分析频率特性：根据记录的幅值与相位响应数据，可以绘制频率响应曲线，并通过曲线解读得到表面肌电信号检测电路的频率特性。
四、表面肌电信号检测电路的频率特性优化方法在分析了表面肌电信号检测电路的频率特性之后，我们可以采取以下方法进行优化：1. 增大通频带：根据频率特性分析结果，确定信号检测电路的通频带范围。
可以通过增加电路的带宽，采用更高的采样频率等方式来增大通频带。
2. 降低噪声干扰：噪声是影响肌肉信号检测的主要干扰源之一。
高精度表面肌电信号检测电路的设计要点
高精度表面肌电信号检测电路的设计要点肌电信号（Electromyography，简称EMG）是人体运动产生的生物电信号之一，它包含了人体肌肉的活动信息，对于运动控制研究和康复医学具有重要意义。
为了准确地测量表面肌电信号，需要设计一种高精度的肌电信号检测电路。
本文将介绍设计这种电路的要点。
一、信号放大器设计1. 增益选择：针对表面肌电信号的微弱特点，需要选择适当的放大倍数。
通常情况下，增益应在1000～2000之间，以充分放大信号且避免过度放大引起的干扰。
2. 噪声抑制：为了提高测量信号的信噪比，可以采用差分放大电路来抑制共模噪声，同时通过滤波器技术去除高频噪声。
3. 输入阻抗：应选择适当的高输入阻抗以减小电极接触阻抗对信号测量的影响。
二、滤波器设计1. 带通滤波器：为了消除噪声和干扰，需要设计一个带通滤波器，将信号限制在感兴趣的频率范围内。
通常选择10 Hz至500 Hz的通道带宽。
2. 噪声高频截止滤波器：为了进一步去除高频噪声，可以添加一个高频截止滤波器，通常将截止频率选取在500 Hz以上。
3. 采样率选择：为了充分还原原始信号的细节，采样率应选择为采样频率的两倍以上。
三、电极设计1. 选择合适的电极材料：应选择导电性好、与皮肤接触良好的材料作为电极，如银/银氯化银电极。
2. 电极间距：电极间距需要适当，一般在2~4厘米之间，以兼顾测量信号的质量和人体舒适度。
3. 抗干扰能力：电极的设计应具备较好的抗干扰能力，以避免外界电源干扰对测量结果的影响。
四、参考电极设计1. 参考电极的选择：为了保证信号的稳定性和一致性，通常会选择一个参考电极与测量电极配对使用，参考电极可以选用身体其他部位的电极。
2. 阻抗匹配：参考电极和测量电极之间的阻抗应匹配，以减小干扰信号对测量的影响。
五、抗干扰设计1. 屏蔽设计：为了防止来自外界的电磁干扰，需要对电路进行屏蔽设计，例如使用金属屏蔽罩或层压板。
2. 接地设计：良好的接地设计可以有效减小干扰信号对测量结果的影响。
表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法
表面肌电信号检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法表面肌电信号（sEMG）检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法随着现代生活节奏的加快和职业病的普遍存在，人们对于肌肉疲劳的研究和监测越来越重视。
表面肌电信号（surface electromyography, sEMG）检测电路作为一种非侵入性的监测方法，成为了研究肌肉疲劳的重要工具。
本文将介绍一种实时肌肉疲劳监测与评估的方法，结合表面肌电信号检测电路的原理和应用。
一、sEMG检测电路的原理sEMG检测电路是通过测量肌肉产生的微弱电信号来判断肌肉的活动和疲劳程度。
该电路主要由电极、前置放大器和滤波器组成。
1. 电极：通过表面电极将肌肉产生的电信号采集到电路中。
常用的电极有两种类型，一种是贴片式电极，可以直接贴在皮肤上进行信号采集；另一种是针式电极，需要将电极插入肌肉内部进行信号采集。
2. 前置放大器：将电极采集到的微弱电信号进行放大，以便后续处理和分析。
前置放大器需要具备高增益和低噪声的特点，以确保准确采集肌肉信号。
3. 滤波器：对前置放大器输出的信号进行滤波处理，去除噪声和干扰信号，保留肌肉信号的有效成分。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
二、sEMG实时肌肉疲劳监测方法sEMG实时肌肉疲劳监测方法主要包括特征提取和疲劳评估两个步骤。
1. 特征提取：通过对sEMG信号进行特征提取，可以获取肌肉的活动情况和疲劳程度。
常用的特征参数有信号均值、信号的功率谱密度、信号的短时能量等。
这些特征参数可以通过数学方法来计算和提取。
2. 疲劳评估：根据提取的特征参数，采用相应的算法进行疲劳评估。
常见的评估方法包括时域分析、频域分析和时频域分析等。
通过对特征参数的分析和比较，可以判断肌肉的疲劳程度和疲劳发展趋势。
三、应用与展望sEMG检测电路的实时肌肉疲劳监测与评估方法在多个领域有着广泛应用。
例如，运动训练领域可以通过监测运动员的肌肉疲劳情况，优化训练计划和提高竞技成绩；康复医学领域可以通过监测患者的肌肉疲劳程度，制定个性化的康复方案和评估康复效果。
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究一、本文概述随着生物医学工程技术的快速发展，表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）检测和处理技术已成为研究人体肌肉活动、评估肌肉功能状态以及指导康复治疗等领域的重要手段。
本文旨在对表面肌电信号检测和处理中的若干关键技术进行深入研究和分析，以提高信号质量、增强信号特征提取的准确性，进而为肌肉活动的有效监测和评估提供技术支持。
本文首先介绍了表面肌电信号的基本原理和产生机制，阐述了其在医学、体育科学、人机交互等领域的应用价值。
接着，重点探讨了表面肌电信号检测过程中的关键技术，包括电极的设计与优化、信号采集方法的改进以及信号预处理技术等。
本文还对表面肌电信号处理方法进行了深入研究，包括信号的时域分析、频域分析以及非线性分析等，以期从多个角度全面揭示肌肉活动的特征和规律。
本文总结了表面肌电信号检测和处理技术的最新研究进展，指出了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和借鉴，推动表面肌电信号检测和处理技术的进一步发展。
二、sEMG信号检测技术表面肌电信号（surface electromyography，sEMG）是肌肉活动时产生的生物电信号，其检测技术在运动科学、生物医学工程、康复医学等领域具有广泛的应用。
sEMG信号检测技术涉及多个关键环节，包括电极设计、信号采集、噪声抑制和信号放大等。
电极是sEMG信号检测的关键部分，其性能直接影响到信号的质量和可靠性。
理想的sEMG电极应具备高灵敏度、低噪声、良好的信噪比和长期稳定性等特点。
目前常用的sEMG电极类型包括干电极、湿电极和一次性电极等。
干电极具有使用方便、易于携带等优点，但在信号质量和稳定性方面相对较差；湿电极通过导电介质与皮肤接触，能够提高信号的稳定性和质量，但使用过程较为繁琐；一次性电极则具有卫生、方便和成本低廉等优点，但在信号质量方面可能略逊于湿电极。
表面肌电信号检测电路的原理与设计方法
表面肌电信号检测电路的原理与设计方法表面肌电信号（Surface Electromyographic Signals, sEMG）是一种用于检测人体肌肉活动的生物电信号。
sEMG信号检测电路的设计是为了提取和测量这些信号，用于各种应用，如康复医学、运动控制、人机交互等。
本文将介绍sEMG信号检测电路的原理、设计方法和相关考虑因素。
一、表面肌电信号简介表面肌电信号是通过肌肉纤维活动而产生的电信号，由肌肉活动引起的离子流动引起了肌肉组织的生物电势变化。
sEMG信号具有较低的幅度和较高的噪声水平，需要通过合适的电路设计和信号处理技术来提取有用的信息。
二、表面肌电信号检测电路的原理表面肌电信号检测电路主要由前置放大器、滤波器和增益控制器组成。
其工作原理如下：1. 前置放大器：前置放大器用于增强sEMG信号的幅度，以便后续的信号处理。
由于sEMG信号的幅度较小，前置放大器应具有高放大倍数、低噪声和宽频带特性。
常用的前置放大器电路包括差分放大器和双电源放大器。
2. 滤波器：滤波器用于去除sEMG信号中的噪声和无关频率成分，以提取感兴趣的信号。
常用的滤波器包括低通滤波器和带通滤波器。
低通滤波器主要用于去除高频噪声，带通滤波器可选择性地通过感兴趣的频率范围。
3. 增益控制器：增益控制器可根据需求调整sEMG信号的放大倍数，以适应不同的应用场景。
它可以通过选择不同的反馈电阻或电压增益控制电路来实现。
三、表面肌电信号检测电路的设计方法在设计表面肌电信号检测电路时，需要考虑以下因素：1. 电源选择：应选择适宜的电源电压和电流，以满足电路的工作要求，并保证信号的质量和稳定性。
2. 前置放大器设计：根据sEMG信号的幅度和噪声水平，选择合适的放大倍数和前置放大器电路。
同时，注意选择低噪声、宽频带的运算放大器和适当的反馈电路。
3. 滤波器设计：根据应用需求，选择合适的滤波器类型和截止频率。
滤波器的设计应考虑滤波器特性、阶数和滤波器电路的实现方式。
表面肌电信号特征
表面肌电信号特征
表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是通过测量肌肉表面电位变化来反映肌肉活动的技术。
在运动学、工程学、物理学、医学、运动康复等领域，sEMG技术被广泛应用于肌肉活动的研究中。
下面将介绍sEMG信号的特征。
一、频率特征
sEMG信号的频率特征是指信号中包含的频率成分。
sEMG信号频率范围通常为10-500 Hz。
通常将sEMG信号分为三个频带，即低频段(10-100 Hz)、中频段(100-250 Hz)和高频段(250-500 Hz)。
其中，低频段反映了肌肉的肌力变化，中频段反映了肌肉的疲劳状态，高频段反映了肌
肉的颤动和抖动。
二、幅值特征
sEMG信号的幅值特征是指信号电位的均方根值(Root Mean Square，简称RMS)。
RMS值越大，代表肌肉收缩的力度越强，反之，RMS值越小，肌肉收缩的力度越弱。
三、时域特征
时域特征分为两个方面:幅度分布特征和波形轮廓特征。
幅度分布特征是指sEMG信号在时间轴上的分布情况，可以反映肌肉收缩的强度和肌肉的功能。
波形轮廓特征是指sEMG信号波形的上升、下降、持续时间等特征，可以反映肌肉收缩的速度和肌肉的协调性。
四、空间特征
空间特征是指不同位置肌肉间的sEMG信号差异。
当肌肉活动时，sEMG 信号的强度和形态在不同的位置上可能会有所不同。
综上所述，sEMG信号与肌肉活动密切相关，sEMG信号的频率、幅值、时域和空间特征等特征均可用来量化肌肉收缩的情况，进而为肌肉活动的研究提供依据。
在未来的发展中，sEMG技术将会得到更广泛的应用。
表面肌电信号检测电路的多尺度分析与处理方法
表面肌电信号检测电路的多尺度分析与处理方法在人类活动中，肌肉的运动起着重要的作用。
为了了解肌肉活动的模式和特征，科学家们研究了表面肌电信号（sEMG）。
sEMG是一种非侵入性的生物电信号，它可以通过电极贴在肌肉表面来获取。
为了准确地分析和处理sEMG信号，研究人员需要设计合适的电路，并采用多尺度方法进行分析。
一、sEMG检测电路设计为了获取高质量的sEMG信号，检测电路需要满足以下要求：1. 低噪声：sEMG信号弱小且易受到环境干扰，因此电路设计应考虑降低噪声的影响。
2. 高放大增益：sEMG信号具有较低的幅度，需要适当放大才能进行后续处理。
3. 宽带宏观增益控制：sEMG信号具有广泛的频率范围，电路应具备宏观增益控制功能，以适应不同频率的信号。
4. 适应不同肌肉组织：人体肌肉组织的特性各异，sEMG检测电路应能适应不同部位的肌肉。
二、sEMG信号的多尺度分析方法sEMG信号具有多尺度的特征，因此研究人员需要采用多尺度分析方法来获取更详细的信息。
1. 时域分析：时域分析是最基本的分析方法，可以观察信号的幅值、波形和时域参数，如均值、方差和均方根等。
时域分析可以提供信号的整体特征。
2. 频域分析：频域分析可以将信号转换到频域，通过计算功率谱、能量分布等指标，得到信号的频率特征。
常用的频域分析方法有傅里叶变换、小波变换等。
3. 时频域分析：时频域分析结合了时域和频域的优点，可以得到信号在时间和频率上的变化情况。
常见的时频域分析方法有短时傅里叶变换、小波包变换等。
三、sEMG信号的处理方法sEMG信号的处理旨在提取有用的信息，并将其应用于肌肉活动的研究和应用中。
1. 特征提取：通过提取信号的幅值、频率、时域和频域参数等特征，可以获得与肌肉活动相关的信息。
常用的特征提取方法有时域平均、频域幅值谱和小波包系数等。
2. 模式识别：通过对特征进行分类、聚类和识别，可以对肌肉活动进行分类和分析。
常见的模式识别方法有支持向量机、神经网络和决策树等。
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❖ 软件部分 MyoResearch Xp Master
采集过程
❖ 为保证电极与皮肤的良好接触，先用酒精 棉擦拭电极所在的手臂部位，去除皮表的死 皮、油脂。
❖ 将肱桡肌表面肌电信号作为研究对象
软件部分：MyoResearch Master处理过程
测量（Measure):
分析（Analyze）：
RMS
t T
EMG2 (t)dt
t
TБайду номын сангаас
其中EMG（t）是连续信号 T是采样间隔
最后得到类似下图的信号示意图
进度安排
❖ 3.1~3.3 熟悉软硬件并采集数据 ❖ 4.1~4.20 阅读，学习时域分析相关过程 ❖ 4.21~5.10 对数据进行时域分析，提取均方
根等特征值 ❖ 5.10~5.30 完成论文
时域分析特征值的选择
❖ 平均值的可分性不强 ❖ 绝对值积分类间距离很大，相应的标准差较小 ❖ 均方根值可在时间维度上反映肌电信号振幅的变化特征，它
直接与肌电信号的电功率有关取决于肌肉负荷性因素和肌肉 本身的生理、生化过程之间的联系 因此，RMS最为常用，可在时间维度上反映sEMG信号振幅的 变化特征。我们选择提取信号的RMS值。
选择报告（Select Report）
选择通道（Select Channels）
定义周期（Define Periods）
选择对比（
Choose Comparison）
生成报告：
将测量所得的数据以Txt文本导出
sEMG 的特征提取研究现状
❖ sEMG的定量辨识中需要对sEMG进行处理，提取 分离度大、鲁棒性好、运算复杂度低的模式特征 ，进而实现模式分类和定量辨识
课题研究的目的
❖ 目的： 基于sEMG的采集和时域分析，通过时域分 析直观准确的体现出sEMG信号特征。
sEMG的作用意义以及动作辨识现状
❖ 作用： sEMG能在一定程度上反映神经肌肉的活动，在临床医学的 神经肌肉疾病诊断，康复医学领域的肌肉功能评价等方面都 有重要的使用价值。
❖ 现状： 国内有很多研究专注于sEMG进行模式识别，实现多自由度 假肢控制。但在单个运动模式中价值的运动状态如运动速度 、运动幅度、和手臂位置等却无法控制。
sEMG的产生机理
❖ sENG是中枢神经系统支配肌肉活动时伴随的电位 变化。正常的肌电信号是在中枢神经的控制下，由 运动神经元产生电脉冲序列，并沿轴突传导到肌纤 维，从而在该神经元支配的所有纤维上引起动作电 位序列。
信号采集硬件与软件系统
❖ 硬件部分 表面肌电图仪（Myosystem 1400a） 医用表面电极
❖ 目前一些常用的提取方法如下：
1. 时域分析 2. 频域分析 3. 参数模型 4. 小波分析 5. 高阶谱分析
什么是时域分析？
❖ 时域分析的目的是建立一个时间—频率的二 维函数，这个函数能用时间和频率描述信号 的能量分布密度
时域分析：
❖ 时域方法将肌电信号看做时间的函数，提取其统计 特征用于sEMG的动作识别，方法有平均值（AV）、 肌电积分值（iEMG）、均方根值（RMS）、绝对 值积分平均值（IAV）、过零点数（ZC）、方差 （VAR）、Willson幅值（WAMP）、标注差（STD） 等。
后续工作
❖ 时域采样，在连续的信号上截取离散时刻上 的信号瞬间值。以等距离的单位脉冲序列乘 连续时间信号，各采样点的瞬间值就变成脉 冲序列的强度。
❖ 连续信号为EMG（t），从t=0开始采样，采 样得到的离散时间序号为EMG(n) EMG(n)=EMG(nT) T为采样间隔
RMS值的计算方法如下