表面肌电信号识别和分类的研究

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基于机器学习的肌电信号识别技术

基于机器学习的肌电信号识别技术近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了许多领域的基石。

其中一项应用就是基于机器学习的肌电信号（EMG）识别技术。

这项技术通过分析人体肌肉电信号的特征，可以识别不同的肌肉运动，为康复训练、智能外骨骼、假肢控制等领域提供了重要的支持。

一、肌电信号的特点肌电信号是人体肌肉的电生理信号，其强度和频率都反映了肌肉收缩的程度。

我们可以通过将肌电信号传感器放在皮肤表面，测量肌肉收缩时肌电信号的变化来了解肌肉的状态。

肌电信号的信号特征包括信号的振幅、频率和时域。

在进行肌电信号识别时，需要提取信号的特征，并使用机器学习算法进行分类。

二、肌电信号识别的应用基于机器学习的肌电信号识别技术是近年来人工智能技术快速发展的一个领域。

应用广泛，主要包括五个方面：1. 康复训练：通过肌电信号识别，可为康复训练提供支持，使病患者在训练过程中获得更准确的肌肉控制，从而加速康复进程。

2. 智能外骨骼：肌电信号识别技术可用于智能外骨骼的研发，将肌电信号转化为机器控制信号，使外骨骼能够根据人体肌肉的运动模式移动。

3. 假肢控制：肌电信号识别可用于假肢控制。

将肌电信号转化为假肢的控制信号，使假肢能够随着人体肌肉运动而移动。

4. 游戏娱乐：肌电信号识别技术还可用于游戏娱乐，通过测量玩家的肌肉运动来控制游戏角色的动作，增强游戏的娱乐性和参与感。

5. 无线电子设备控制：最后，肌电信号识别技术还可用于控制电子设备，通过肌肉信号与电子设备之间的交互实现设备的远程控制。

三、肌电信号的采集和识别肌电信号的采集和识别是基于机器学习的肌电信号识别技术的关键步骤。

在采集方面，需要使用肌电信号传感器将肌电信号转化为数字信号，并将其输入计算机系统。

在信号识别方面，需要清洗、分离和提取信号特征，然后将特征输入到机器学习算法中进行分类和识别。

四、肌电信号识别技术的发展和趋势随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的肌电信号识别技术也在不断发展和壮大。

表面肌电信号的分解算法研究

ａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｆｏｒｓＥＭＧ．Ｃｏｎｓｉｄｅｉｎｒｇｉｔｓｌｏｗｅｒｓｉｇｎａｌ — ｔｏ — ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ｗｅｉｆｒｓｔｕｓｅｗａｖｅｌｅｔｄｅ－ｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｎｏｉｓｅｏｆｔｈｅｓｉｇｎａｌ，ａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｎｅｒｇｙｏｐｅｒａｔｏｒｏｆｔｈｅｓｉｇｎａｌｔｏｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｔｈｅｐｅａｋｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｓｉｇｎ１．Ａｆａｔｅｒｔｈａｔｗｅｕｓｅｔｈｅｅｉｇｅｎｖｌｕａｅｃｏｍｂｉｎｅｄｂｙｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｌｏｗ￣ｅｑｕｅｎｃｙｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓＥＭＧｓｉｎａｇｌｔｏｅｘｐｒｅｓｓｔｈｅｍｏｔｏｒｕｎｉｔａｃｔｉｏｎｐｏｔｅｎｔｉａｌ
中的运动单元动作电位的发放信息，同时也能够有效地对叠加波形进行分解。
关键词
中图分类号
表面肌电信号分解小波变换小波神经网络叠加波形

基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述

第42卷第1期自动化学报Vol.42,No.1 2016年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2016基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述丁其川1熊安斌1赵新刚1韩建达1摘要表面肌电信号(Surface electromyography,sEMG)是人体自身的资源,蕴含着关联人体运动的丰富信息,用它作为交互媒介以构建人机交互(Human-robot interaction,HRI)系统有天然的优势.通过肌电信号实现人机自然交互的关键是由肌电信号识别出人体运动意图,通常包括离散动作模态分类、关节连续运动量估计及关节刚度/阻抗估计等三方面内容.本文详细归纳基于表面肌电的运动识别方法研究成果,总结当前研究的特点;随后,介绍基于表面肌电的运动识别技术的应用现状,并探讨制约其推广的主要问题;最后,展望该技术的未来发展.关键词表面肌电信号,人机交互,运动识别,刚度估计,自然控制引用格式丁其川,熊安斌,赵新刚,韩建达.基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述.自动化学报,2016,42(1): 13−25DOI10.16383/j.aas.2016.c140563A Review on Researches and Applications of sEMG-based MotionIntent Recognition MethodsDING Qi-Chuan1XIONG An-Bin1ZHAO Xin-Gang1HAN Jian-Da1Abstract Surface electromyography(sEMG)signals are human s own resources,which contain a wealth of information associated with one s movement.Thus,there is a natural advantage in utilizing sEMG signals as interface media to construct human-robot interaction(HRI)systems.The key to realize a natural HRI with sEMG is recognizing human s motion intention from sEMG signals,which usually involves three aspects,i.e.,classifying discrete motion modes,esti-mating continuous movements of joints,and estimating stiﬀness or impedance of joints.This paper fully collects the researches on methods of sEMG-based motion recognition,and summarizes the features of current studies.Afterwards, this paper introduces the application status of sEMG-based motion recognition technology,and discusses the key issues constraining its marketing applications.Finally,future development of the technology is presented.Key words Surface electromyography(sEMG),human-robot interaction(HRI),motion recognition,stiﬀness estimation, natural controlCitation Ding Qi-Chuan,Xiong An-Bin,Zhao Xin-Gang,Han Jian-Da.A review on researches and applications of sEMG-based motion intent recognition methods.Acta Automatica Sinica,2016,42(1):13−25机器人技术发展正强劲推动着机器人的应用由工业生产领域延伸到军事、医疗、服务等领域,在未来社会,人类同机器人的交流甚至彼此身体的直接结合将日益频繁,作为连接人与机器人信息通道的人机交互技术必将在人类生活中扮演至关重要的角色[1].传统基于程式控制的人机交互方式桎梏了机收稿日期2014-08-04录用日期2015-10-10Manuscript received August4,2014;accepted October10,2015国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA042301),国家自然科学基金(61273355,61503374,61573340),机器人学国家重点实验室自主课题(2015-z06)资助Supported by National High Technology Research and De-velopment Program of China(863Program)(2015AA042301), National Natural Science Foundation of China(61273355, 61503374,61573340),and Self-planned Project of the State Key Laboratory of Robotics(2015-z06)本文责任编委王聪Recommended by Associate Editor WANG Cong1.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳1100161.State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Shenyang110016器人的自主适应能力,难以应用于需要与人体直接结合的机器人系统,如仿生假肢、外骨骼机器人及医疗康复机器人等[2].现代人机交互技术需要由机器人被动接受指令向机器人主动理解人的行为意图的方式发展,由此衍生出一类基于生物电信号的新型人机交互技术.人体生物电信号是载有人的行为信息的神经元传输到相关组织/器官时所激发的电位和,直接反应人的意图.通过解码人体生物电信号以识别人的行为,进而赋予机器人能够理解人的意图的能力,已成为人机交互研究的热点之一.目前广泛关注的生物电信号包括肌电(Electromyography, EMG)、脑电(Electroencephalography,EEG)以及眼电(Electrooculography,EOG)等[3].由于表面肌电(Surface EMG,sEMG)蕴含信息丰富,采集技术成熟,并且是无创采集,因而受到众多研究者青睐.14自动化学报42卷文献[4]简述了肌电用于机器人控制交互的优缺点,但未对意图识别技术进行深入讨论,实际上通过sEMG 实现人机交互的关键正是由sEMG 精确识别出人的运动意图[5−6],通常包括离散动作模态分类和关节连续运动量估计.前期已有学者总结了动作分类的相关研究成果,多侧重于分析sEMG 信号的处理过程及评比不同分类模型/算法的优劣[7−8];与动作分类相比,关节连续运动估计对实现机器人运动的平滑控制更有价值[9],但目前未见有文献评述这方面的研究进展;而且作为运动意图识别的延伸,基于肌电的关节刚度/阻抗估计也备受关注[10],目前也缺乏对这类研究的梳理.本文首先提炼基于sEMG 人机交互的优点,然后重点关注以下几点:1)归纳当前动作分类方法研究的特点;2)分析实现关节连续运动估计的过程,并讨论不同估计方法的应用限制;3)讨论与柔顺运动关联的关节刚度/阻抗估计方法;4)概述相关方法应用于实际系统的现状.随后,本文将总结当前研究及应用中存在的亟待突破的关键问题,并提出一些有助于实现技术革新的切入点,为后续研究提供借鉴.1基于sEMG 的人机交互的优点表面肌电是由多个活跃运动单元发放的动作电位序列沿肌纤维传播,并经由脂肪/皮肤构成的容积导体滤波后,在皮肤表面呈现的时间和空间上综合叠加的结果[11],图1展示了一组运动单元(每个运动单元包括一条运动神经以及该神经关联的肌肉纤维)[12].sEMG 是一种非平稳的微电信号,它比肢体运动一般超前30∼150ms 产生,其幅值在0.01∼10mV,主要能量集中在0∼500Hz [13].由于易受肌肉阻抗、皮肤汗液、表皮毛发及外部电磁干扰等因素影响[11,14],sEMG 的稳定采集具有一定的难度,但是随着电子技术的发展,新的检测和记录技术已比较成熟,许多表面肌电采集系统(如美国Delsys 生产的Trigno 、加拿大Thought Technology 生产的Myoscan 等)已经在医疗、科研等领域被广泛应用.图1运动单元(每条运动神经对应一个运动单元)Fig.1Motor units (One motor nerve is corresponding toone motor unit.)表面肌电电极分为多极电极和高密度电极两种.采集sEMG 前,应先选定合适的肌肉与表面电极放置点,并清洁皮肤表面(如剔除汗毛、用酒精擦拭等).表面电极捕获的sEMG 先经过放大电路放大(图2),再通过A/D 转化后输入计算机[15].对采集的sEMG 进行去除偏置/噪声预处理后,便可以作为识别运动意图的输入信号,而识别结果则用于实现人机交互控制[16].图2采集sEMG 信号Fig.2Sampling sEMG signals与传统基于固定程式控制的人机交互方式相比,基于sEMG 的人机交互有以下优点:1)可以实现机器人的自然控制(类似于人脑控制肢体运动),交互方式更容易被使用者接受;2)sEMG 依赖于驱动关节运动的肌肉,不依赖于执行运动的肢体,因此适用于肢体残疾患者;3)sEMG 超前于实际运动,可以提供运动预判;4)sEMG 蕴含肌肉力、关节力矩、关节运动量等丰富信息,可以实现多模式交互控制;5)基于sEMG 易于开发便携式或穿戴式设备.因此应用sEMG 实现人机交互,有助于利用人体行为意识发生/变化的规律,提升机器人的自主适应性,为打破人机隔阂,实现人机自然交流提供支撑;同时,该技术的推广也有利于提高助老/助残/助弱机器人的综合性能,改善社会弱势人群的生活质量.鉴于上述优点,基于sEMG 的人机交互技术已聚焦了众多研究,部分成果甚至已投入市场应用[17−18].后续将从方法研究和实际应用两个层面,分析该技术的发展概况,并剖析制约其推广应用的瓶颈.2基于sEMG 的运动意图识别方法图3展示了基于sEMG 的人机交互过程,其核心部分是通过肌电信号解码出人的运动意图[18],通常涉及到三方面问题:1)通过sEMG 识别肢体离散动作模态,例如手部的握拳、伸掌等动作[19];2)利用sEMG 估计关节连续运动量,如关节力矩、关节角度等连续量[9,16];3)而作为进一步延伸,肌肉/关节刚度/阻抗等柔顺信息估计也成为提升人机自然交互能力的关键[20].下面从这三方面探讨基于sEMG 的意图识别方法.1期丁其川等:基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述15图3基于sEMG 的人机交互过程Fig.3The process of sEMG-based HRI2.1离散动作模态分类离散动作分类是目前研究最多,方法最成熟的研究[21−22].一般流程是:1)采集肢体做不同动作时相关肌肉的sEMG;2)对sEMG 进行去偏置/噪声预处理,提取特征;3)利用sEMG 特征样本离线训练动作分类模型;4)在线利用训练的模型对新样本分类,识别动作类型;5)以识别结果作为决策输入,控制机器人执行运动(图4).sEMG 特征提取和分类模型构建是实现上述过程的最重要环节,其中sEMG 特征包括时域特征(如绝对值积分、波形长等)、频率特征(如中值频率、均值频率等)、时频域特征(如小波变换系数等)及非线性动力学特征等[23−25];而已应用的分类模型有K 近邻[24]、多层感知器[13]、高斯混合模型[26]以及支持向量机[27]等.表1总结了动作分类的部分代表性研究成果.图4基于sEMG 的离散动作分类Fig.4sEMG-based discrate-motion classiﬁcation通过对表1综合分析可知,为提高动作识别效果,遴选sEMG 特征及设计sEMG 分类模型是大多数动作分类研究的主要关注点[23−28].合适的sEMG 特征组合及分类模型能有效提高动作识别效果[25],比如可以识别9种以上动作模态,识别精度最高超过95%[13].针对sEMG 特征,时域特征计算简单,但对信号的描述不充分,而频域特征一般仅用于判断肌肉疲劳度[17];因此能较全面反映信号特性的时频域特征受到更多关注,但是提取时频域特征的过程复杂、耗时多,并且构成的样本向量是高维的,故为了提高后续运算效率,常需要采用降维算法对高维样本向量降维处理[13,23].针对分类模型,线性分类器(如LDA (Latent Dirichlet allocation))简单、效率高,但对线性不可分样本无能为力[14];非线性分类器(如SVM (Support vector machine))常含有较多未知模型参数,故在训练阶段,需要较多的离线样本进行参数辨识[27];另外,硬分类器(如MLP (Multi layer perceptron))直接输出确切的类别结果,却无法在线判断分类的正确性[13];而软分类器(如Bayes 分类器、GMM (Gaussian mixture model)等)则输出样本属于某一类的概率[26],于是可以依据置信度策略在线判定分类的正确性.除筛选sEMG 特征与优化分类模型外,对sEMG 信号预处理(如去偏置/去噪、对sEMG 分解等)或对模型分类结果后处理(如多数投票[28])也受到更多的重视,这些处理方法在提升动作分类精度的同时,也有助于提升开发的肌电交互系统的鲁棒性[26,29−30].针对被识别的动作,因手/腕部动作模态组合种类繁多,故手/腕部动作识别常被用于测试算法性能;又因为利用手部残疾患者的前臂sEMG 可以复现多种手部动作[31],故研发肌电假手也受到众多研究者的青睐,而肌电假手也最有可能成为肌电交互系统推广应用的先导[13,24].另外,单一自由度动作识别已获得充分研究,多自由度同步动作或组合动作模式识别正成为新研究点,而相关成果将有助于增强肌电假肢等运动辅助设备的空间运动能力,使之具备完整复现人体自然运动的潜能[32−33].由于sEMG 具有个体特异性,且会随着人的体征(包括性别、年龄、肢体的健康/疾病/残疾等)变化而变化,因此测试者体征会直接影响动作识别结果,在开发面向特定使用者的肌电系统(如肌电假肢)时,使用者本人或相似体征测试者参与实验,获得的结果更具有参考价值[30−31,33−35];与之相应的是,为保证开发的肌电交互系统的推广应用,系统的实时性和易用性是必须关注的两个方面,实时性包括系统应用的前期训练时间短以及在线应用无操作延时[31,34](通常肌电系统的控制周期应小于300ms,使用者才不会觉察到操作延时[13,23]),易用性则是指系统具有面向不同体征使用者的开放接口[27].尽管离散动作分类研究成果层出不穷，但仍存在一些突出问题:1)动作类型是事先定义的,sEMG 受到干扰小,极少考虑人执行任务时,遇到的非理想情形,如有未知动作类型出现、传感器出现损坏等;2)对动作的描述过于简单,没有统一标准,比如伸掌动作,不同测试者可能有不同习惯,并且伸掌的力度也有区别,而这些都会对算法性能评判产生影响;3)多数结论仅通过短时实验获得,未考虑长时运动过16自动化学报42卷表1离散动作分类研究1Table1Researches on discrete-motion classiﬁcation1文献sEMG特征降维/分类算法sEMG通道数动作残疾人测试?平均分类精度(%)小结[13]WPT LDA+MLP49种手/腕部动作否97.4LDA投影特征能提高动作识别精度,用于假手在线控制[23]TD,STFT,WT,WPTPCA+LDA46种上肢动作否>96WPT等时频域特征能提高动作分类精度[24]DFT幅值,ARCKNN25种手指按压动作否>93利用GA算法可自主选择与动作最相关sEMG特征[25]MAV,SSC,ARCANFIS46种手/腕部动作否92设计一种多步强化分类器,其性能优于ANN、贝叶斯分类器等[26]TD,ARC,RMSGMM46种上肢动作否>95设计并优化GMM,其分类效果优于LDA、MLP[27]RMS,ARC SVM45种手部姿势否73基于双线性变换,提出一种与个体无关的动作分类方法[28]RMS,ARC HMM46种上肢动作否94.6设计并优化HMM,其动作分类效果优于MLP[29]MAV,ZC,SSC,WLMCLPBoot67种上肢动作/姿势否92,80利用Boosting随机森林分类器降低未训练数据的干扰[30]RMS,ZC,SSC,WLLDA+ANN88种手/腕部动作是59∼92提出一种可以检测并修正动作错误分类的后处理算法[31]MAV,ZC,WL,SSCLDA1210种手/腕部动作是84.4针对单侧截肢患者,评估利用其健侧与截肢侧肌肉的sEMG进行肌电控制的效果[32]归一化sEMG值LLGMN56种手/腕部动作否82.6∼97.7利用任务上下文信息进行动作分类,完成机械臂辅助进餐实验验证[33]MAV,ZC,WL,SSC条件并联分类算法6,84∼12种手/腕单一/联合运动是93.4,89.1设计条件并联分类器,分类多自由度联合运动模态[34]RMS,log(RMS)模糊C-均值25∼9种上肢动作是79.9,92.7设计一种用户自主选择动作类的实时肌电分类方法[35]TD,ARC,RMSLDA,KNN57(高密度电极)6种手部抓取动作是>97针对颈脊髓损伤患者,由其瘫痪肢体肌肉sEMG识别出运动意图1表1中涉及的sEMG特征:时域特征(Time domain feature,TD)、短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform,STFT)、小波变换(Wavelet transform,WT)、小波包变换(Wavelet packet transform,WPT)、离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)、自回归模型系数(Autoregressive model coeﬃcients,ARC)、均方根(Root mean square,RMS)、平均绝对值(Mean absolute value,MAV)、零穿越次数(Number of zero-crossings,ZC)、波长(Wave length,WL)、斜率符号变化次数(Slope sign changes,SSC);特征投影算法:主元分析(Principal components analysis,PCA)、遗传算法(Genetic algorithm,GA);分类模型:K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)、高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)、多层感知器(Multi layer perceptron,MLP)、人工神经网络(Artiﬁcial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、对数线性高斯混合网络(Log-linearized Gaussian mixture network,LLGMN)、自适应神经模糊交互系统(Adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)、线性规划Boosting算法(Linear programming boosting algorithm,MCLPBoot).1期丁其川等:基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述17程中(比如识别手指按键动作时,连续敲键1小时),模型性能的变化.2.2关节连续运动估计动作分类只能预测少数离散肢体动作,应用预测结果控制机器人,机器人无法完成类人连续平滑运动,而保证人机运动连续匹配是实现多种服务机器人安全控制的前提,如应用于助力的外骨骼机器人[36−37]、辅助瘫痪患者康复训练的医疗康复机器人[38−40]等,因此通过sEMG估计人体关节连续运动成为肌电研究的新热点[16,41−42].利用sEMG估计关节连续运动,通常先由sEMG提取肌肉活跃度或信号包络信息(图5展示了一种求取肌肉活跃度的方法[43]),而被估运动量包括关节力矩、角速度、角度等,估计结果可以作为参考输入控制机器人.图6展示了基于sEMG的连续运动估计及机器人控制过程[44],由图6可知,精确估计人体连续运动量是发挥机器人安全辅助功能的前提.表2列出当前基于sEMG的连续运动估计的部分成果.图5一种提取肌肉活跃度u方法Fig.5A method of extracting muscle activities u通过文献检索及对表2综合分析可知,常有两类方法实现基于sEMG的关节连续运动估计.第一类方法是结合肌肉生理力学建立以sEMG为输入的关节动力学模型,进而计算关节力矩、角加速度、角速度等连续量[42−48],该方法的优点是建立的模型能够解释运动的产生过程.应用最多的肌肉力模型是Hill模型[48](图7),它是一种生理现象学模型,其中含有多个无法直接量测的生理参数,因此有效的参数辨识方法必不可少.表2关节连续运动估计研究2Table2Researches on estimation of joints continuous-movements2文献模型连续运动量sEMG通道数残疾人测试?小结[43]基于Hill模型的前向神经肌骨模型关节力矩、角速度、角度等10否建立包括肌肉活跃度、肌肉收缩、肌骨几何、关节动力/运动学等子模型的神经肌骨动力模型[45]改进的Hill肌肉力模型上肢肘/腕关节力矩28否改进Hill肌肉力模型,利用遗传算法辨识参数,构建肌电控制上肢康复系统[46]简化的Hill肌肉力模型下肢膝关节力矩6否简化Hill肌肉力模型,设计分步标定法辨识参数,构建肌电控制下肢外骨骼系统[47]神经肌骨动力学模型下肢髋/膝关节力矩16否建立“多肌肉–多肌骨”的一般化运动模型,实现多关节力矩估计[48]基于Hill模型的状态空间模型肘关节角度、角速度1否提取sEMG特征作为量测输出,建立估计关节运动的状态空间模型[49]DRNN下肢关节角度、角速度等6否设计全连接自适应DRNN网络,估计关节连续运动量[50]BPNN 下肢踝/膝/髋关节角度7是预测健康者与脊髓损伤患者的下肢关节运动,实现下肢康复设备的自主肌电控制[51]NMF,LR,ANN腕关节角度16是比较3种不同模型预测关节角度离线与在线性能[52−53]线性状态空间模型上肢关节角度及手部运动位置9否建立状态空间方程,描述肌肉活跃度与关节运动量映射关系,并引入补偿疲劳干扰的模型自适应机制[54]高阶多项式模型肘关节屈/伸角度2否利用高阶多项式插值方法建立sEMG特征与规则化肘关节角度的映射模型2表2中涉及的算法:反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、动态递归神经网络(Dynamic recurrent neural network,DRNN)、非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization,NMF)、线性回归(Linear regression,LR),其他同表1.18自动化学报42卷图6基于sEMG 的连续运动估计及机器人控制Fig.6sEMG-based continuous-movement estimation androbotcontrol图7Hill 肌肉模型Fig.7Hill-type muscle model第二类方法是直接建立关联sEMG 和关节连续运动量的回归模型,该方法优点是建模过程直接,对sEMG 的利用不受限.其中神经网络应用最普遍[49−51],但是神经网络的结构形式对预测结果影响很大,却没有规范方法定义合适网络结构,并且网络参数确定依赖于学习数据,当测试数据和学习数据有差异时(特别是由肌肉状态变化(如疲劳)引起的差异),易造成网络输出较大偏离真实值.与神经网络模型相比,线性或多项式模型稳定性高[52−54],但是模型对sEMG 和关节运动量的非线性关系描述不充分,其泛化能力需要进一步提高.目前还无法完整描述sEMG 与运动的内在生理–物理关系,因此不管采取何种方法,其估计的关节运动量都是近似值.而sEMG 本身具有强非线性、非平稳性、易受干扰等特点,再加上人体关节/肌肉耦合,内在生理参数难以准确量测以及人体运动的复杂多变性,都造成连续运动建模与估计比离散动作分类更困难.为了降低模型复杂度、提高模型稳定性与运动估计精度,不仅要优化肌肉选取、sEMG 信号处理过程,也要融合恰当的解耦、参数辨识及扰动补偿算法[48,52−53].通过sEMG 估计的连续运动量可以作为参考输入,进行机器人关节的同步比例控制,同时为保证人体安全及人机交互的自然协调性,采取柔顺控制策略十分必要[55].2.3刚度/阻抗估计人体肌肉/关节具有刚度/阻抗自然可调的特性,使得人体运动柔顺自如.虽然将运动估计结果用于机器人控制,可以使人机运动相匹配,但机器人还不具备柔顺性的特点.为了克服这一缺陷,研究者在运动识别的基础上,又深入探讨了与柔顺运动关联的关节刚度/阻抗等信息的估计.Tsuji 等采用平衡点扰动法估计人手阻抗,该方法繁琐,需要大量重复测试[56];Shin 等从sEMG 提取肌肉活跃度,建立映射肌肉活跃度到关节力矩的肌电运动学模型,进一步对模型微分,计算得到关节及手部刚度[57],该方法仅在肢体固定姿势条件下进行了测试验证;Kim 等构建了估计上肢多关节刚度的神经网络,网络以sEMG 与关节运动量为输入,通过简单点到点任务数据训练后,便可以估计上肢自然运动过程中多关节的时变刚度[58],该方法需要实测关节运动量,会增加应用复杂度,而且网络适用运动的范围受限于训练数据.应用估计的关节刚度实现机器人的阻抗控制,能提升机器人的类人柔顺性及人机交互的自然性.Ajoudani 等提出了一种遥阻抗控制的概念,先将肌肉活跃度空间分解成正交的力空间与刚度空间,估计出未知环境中肢体末端的三维刚度,再利用估计结果实现机器人阻抗控制.研究者将提出的方法应用于控制KuKa 机器人进行穿孔和接球实验,结果显示机器人能有效模仿人面向任务自然调节关节阻抗的特性[59];进一步Liang 等基于EMG–刚度线性映射,提出一种人操控阻抗方法.该方法利用EMG 高频段幅值估计关节刚度增量,以补偿模型非线性余差,并降低肌肉疲劳的影响.研究者利用估计的时变刚度控制Baxter 机器人进行消除外部扰动实验,验证了提出方法的有效性[60].虽然关节刚度/阻抗估计已备受关注,但当前研究还存在许多需要进一步探究的问题.刚度与关节/肌肉的生理特性相关,是肢体的一种内在属性,难以直接量测,因此刚度与sEMG 的关系模型多是在人体特定固定姿势下近似拟合的,模型的适用性受限;另外,通过sEMG 可同时估计运动量与关节刚度,而将多信息融合用于机器人控制还鲜有研究.3运动意图识别技术的应用基于sEMG 的意图识别方法多是面向实际系统提出的,由于肌电交互系统需要与人体直接接触,因1期丁其川等:基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述19此在研发系统时,除了考虑sEMG 信号处理、运动模型设计及算法实时性等因素外,还要求系统机电一体化、操作简易度、安全/稳定性等综合指标达标.3.1基于动作分类的肌电交互系统基于sEMG 动作分类技术多应用于设计肌电假手系统.西班牙CSIS 研究中心设计了一款机电一体化灵巧手MANUS-HAND (图8)[61−62],通过采集截肢者前臂残存肌肉的sEMG 识别手部6种抓取动作,依据识别结果控制假手辅助使用者完成日常任务.MANUS-HAND 的拇指、食指和中指末端各有一个力传感器用于实现类人触觉感知,此外又结合手指上的位置传感器构建了包含力和位置反馈的底层柔顺控制系统,保证操作者可以自主控制抓取模式,而无需知道物体的具体形状.图8MANUS-HAND 灵巧手Fig.8The MANUS-HAND dextrous hand德国宇航中心研发了多自由度欠驱动假肢手DRL(I,II)[63−64],DRL-II 不仅有力和位置传感器,而且在每个关节还有力矩传感器和电位计,可以实现力/位置控制及力反馈感知.研究者为DRL-II 增加了肌电控制部分,利用sEMG 控制假手抓取不同形状/重量的物体.另外,该中心和哈尔滨工业大学联合研发了具有5个手指的HIT /DRL 假肢手[65−66],哈工大研究者通过对手指动作组合编码,利用前臂3通道sEMG 识别了19种手指运动,依据识别结果实现了HIT/DRL 假手的实时控制.德国KIT 研究中心研发一款轻型仿生假手Fluidhand [67],微型液压系统驱动手指关节使其具有较大负重比.假手有两路电极,通过采集残肢sEMG 可以识别使用者的5种抓取动作,从而实现假手自然控制.Fluidhand 的食指和拇指上安装了电阻式力传感器,微处理器根据传感器信息控制一个震动马达,使用者可以根据震动强度感知抓取过程的力反馈及所触摸物体的软硬/粗糙度.与实验室应用的肌电假手相比,商业应用肌电假手功能过于简单,多数是单通道sEMG 控制的单自由度假手[68],仅能执行手的伸/握动作.英国Touch Bionics 公司研发的i-LIMB Hand 是目前世界上最先进的商业化仿生假手,能实现多自由度控制[69−70](图9).该假肢手有5个手指,每个手指由独立电机驱动.在i-LIMB Hand 的手臂筒套中安置了一对表面电极,通过采集手部缺失患者残存肌肉的sEMG,识别使用者运动意图(休息、抓握、夹、捏等),进而控制仿生手执行相应动作,并且融合了比例控制策略,sEMG 信号越强,手指运动越灵活.图9i-LIMB 仿生手Fig.9The i-LIMB bionic hand3.2基于连续运动估计的肌电交互系统动作分类会限制肌电系统运动灵活性,针对一些需要自由运动空间或自主运动模式的辅助机器人(如外骨骼机器人),则需要采用基于sEMG 的连续运动估计方法构建其人机交互系统.美国华盛顿大学研发了一款7自由度上肢外骨骼康复机器人EXO-UL3[71](图10),其自由度与人体上肢自由度相匹配,各关节由电机带动钢丝缆绳驱动.为了实现使用者对机器人的主动控制,首先,基于Hill 肌肉力模型,由上肢肌肉sEMG 计算肌肉力;然后,估计多关节力矩;再利用估计结果对外骨骼进行力矩控制.目前已应用该外骨骼机器人进行了助力/康复实验,显示出良好的辅助性能,这种基于sEMG 交互的康复策略能激发使用者在运动中自主控制患肢肌肉收缩的意识,更有利于患肢运动功能的恢复.德国柏林工业大学研发了一款下肢外骨骼助力机器人TUPLEE [44,46](图11).外骨骼包括大腿、小腿和脚部.在其大腿套筒内布置6个表面电极,采集大腿肌肉sEMG,并利用简化的Hill 肌肉力模型计算肌肉力,估计膝关节力矩后,对外骨骼进行力矩比例控制,为使用者提供辅助.同时TUPLEE 安装了测量角度和力的传感器,实时检测系统状态,防止使用者发生意外.。

表面肌电信号识别特征提取的仿真研究

表面肌电信号是一种微弱的信号，其极易受外界噪声源
优异，因此支持向量机成为表面肌电信号主要分类器。。。
采用支持向量机建立表面肌分类器时，必须进行支持向量机
参数优，然而当前没有一个有效参数优化方法，因此支持向量机参数优化是表面肌信号识别研究中的第二个难题Ｊ。
统方法中的难题，提高了表面肌电信号的平均识别正确率，识别结果非常稳定，为表面肌电信号提供了一种新的识别方法。
关键词：表面肌电信号；小波变换；遗传算法；识别
中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：Ｂ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｉｃＳｉｇｎａｌｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
小波系数最大值作对数处理。由此得到小波系数最大值构
图１表面肌电信号产生的原理
成的特征向量：
ｆｅａｔｕｒｅ＝｛ｌｏｇｌＯ（Ａ），ｉ＝１，２， …，ｌｅｖｅｌ＋１）（３）
从图１可知，表面肌电信号的幅度范围为０～１．５ｍｖ，带宽为０．５～２ｋＨｚ，主要能量集中在５０～１５０Ｈｚ范围内，是许多运动单位的电发放的总和，波形呈干扰形，很难从中分辨单

基于表面肌电信号的手部动作识别方法研究

密级：学校代码：10075分类号：学号：********工程硕士学位论文基于表面肌电信号的手部动作识别方法研究学位申请人：郝沙沙指导教师：刘晓光副教授学位类别：工程硕士学科专业：控制工程授予单位：河北大学答辩日期：二○一八年六月Classified Index：CODE：10075 U.D.C：NO：20161730A Dissertation for the Degree of M.EngineeringResearch on Hand Movement Recognition Method Based on SurfaceEMG SignalCandidate:Hao ShashaSupervisor:AssociateProf.Liu Xiaoguang Academic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty:Control EngineeringUniversity:Hebei UniversityDate of Oral Examination:June,2018摘要人体的生理电信号是人体行为意图的直接反应，通过对人体的生理电信号进行分析和解读，能够使机器有效识别人的主题意识。

表面肌电信号作为人体的生理电信号的一种，其蕴含着肌肉状态和人体动作意图的相关信息。

为使肢体残疾人士能按照自身意图对外围设备进行有效控制，本课题基于表面肌电信号(sEMG)对手部动作的分类与识别进行了深入的研究。

将手势动作识别技术推广到智能假肢的应用上，不仅可以辅助丧失手臂的患者进行康复训练，也能使其产生“幻肢感”，因此基于sEMG的手部动作识别技术具有重要的医学应用价值。

本文主要研究内容和创新点包括：1. 确定了各个手部动作与肌肉收缩部位相关程度的大小，以确定肌电电极在肌肉上的安放位置；成功采集了12种日常生活中常见的手部动作的sEMG信号，完成了sEMG 信号的数据采集。

表面肌电图简介及应用

谢谢观看
无强迫参与
尊重受试者的意愿，不强迫或诱导其参与表面肌电图实验。
知情同意
在实验前向受试者充分解释实验目的、过程和潜在风险，并获得其书面知情同意。
安全问题与注意事项
设备安全
确保表面肌电图设备符合相关安全标准，操作过程中避免设备故障或意外事故。
受试者安全
在实验过程中密切关注受试者状态，确保其安全无虞。
康复训练
表面肌电图可以监测肌肉活动状态，指导患者进行针对性的康复训练，提高康复效果。
运动科学研究应用案例
运动技术分析
表面肌电图可以分析运动过程中肌肉活动的协调性，为运动员提供改进运动技术的依据。
运动疲劳研究
通过表面肌电图研究运动疲劳过程中肌肉活动的变化，有助于了解运动疲劳产生的机制。
假肢控制与生物反馈训练应用案例
损伤。
无创检测
表面肌电图不需要通过插入肌肉或神经的方式进行检测，因此不会引起疼
痛或不适。
实时反馈
表面肌电图能够实时反映肌肉的活动状态，有助于及时发现和纠正肌肉功能异常。
广泛的应用领域
表面肌电图在多个领域都有应用，如运动生理学、康复医学、神经科学等。
局限性
易受干扰
表面肌电图信号容易受到其他电信号、电磁干扰等因素的影响，导致信号质量下降。
表面肌电图简介及应用
目录
• 表面肌电图的基本概念 • 表面肌电图的应用领域 • 表面肌电图的优缺点 • 表面肌电图的实际应用案例 • 表面肌电图的伦理与安全问题
01
表面肌电图的基本概念
定义与原理
定义
表面肌电图（sEMG）是一种通过贴在皮肤表面的电极记录肌肉活动的电信号的技术。

表面肌电信号处理

表面肌电信号处理
表面肌电信号处理是一种用于研究肌肉活动的技术。

它通过测量肌肉表面的电信号来分析肌肉的活动情况。

这种技术可以用于研究肌肉的运动控制、肌肉疲劳、肌肉损伤等方面。

表面肌电信号处理的基本原理是利用肌肉收缩时产生的电信号来反映肌肉的活动情况。

这些电信号可以通过肌肉表面的电极来测量。

测量到的信号经过放大、滤波等处理后，可以得到肌肉的活动情况。

表面肌电信号处理可以用于研究肌肉的运动控制。

通过测量肌肉的电信号，可以了解肌肉在不同运动状态下的活动情况。

这对于研究肌肉的运动控制机制非常重要。

例如，可以研究肌肉在不同运动强度下的活动情况，以及肌肉在不同运动方式下的活动情况。

表面肌电信号处理还可以用于研究肌肉疲劳。

肌肉疲劳是肌肉长时间运动后的一种生理现象，会导致肌肉力量下降、肌肉酸痛等症状。

通过测量肌肉的电信号，可以了解肌肉在疲劳状态下的活动情况。

这对于研究肌肉疲劳机制、预防肌肉疲劳等方面非常重要。

表面肌电信号处理还可以用于研究肌肉损伤。

肌肉损伤是肌肉受到外力或过度使用等因素导致的一种损伤。

通过测量肌肉的电信号，可以了解肌肉在损伤状态下的活动情况。

这对于研究肌肉损伤机制、预防肌肉损伤等方面非常重要。

表面肌电信号处理是一种非常重要的技术，可以用于研究肌肉的运
动控制、肌肉疲劳、肌肉损伤等方面。

随着技术的不断发展，表面肌电信号处理将会在更多领域得到应用。

表面肌电信号模式识别在康复工程中的研究

74电子技术Electronic Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering●基金项目：浙江省教育厅科研项目 Y201840708。

在医学方面，表面肌电信号（sEMG ）可用于脑卒中，帕金森，风湿系统疾病和面肌痉挛等一些疾病的诊断或分析。

在康复工程方面，基于sEMG 的模式识别可用于智能系统的研究和开发，目前应用主要有三大类，智能假肢（手）、虚拟现实（VR ）人机交互的康复训练系统和基于sEMG 控制的外骨骼。

这些系统的实现都需要对基于sEMG 的相关人体动作模式识别进行深入研究，目前研究者们已实现了对sEMG 的手指、手部、上肢、下肢、头部等多个人体部位的动作分类研究。

从分类的动作模式数量而言，Shuman 等现了对日常生活中常见的手部25种抓握等动作的识别，且总体的识别精度达到了85.22%。

基于sEMG 的动作模式识别研究往往包含了信号预处理、特征提取、特征降维和分类器训练等重要环节。

本文针对上述几个必要环节，对近年来在国内外报道的具有代表性的一些方法中和应用进行介绍和讨论。

1 信号预处理对于sEMG 信号的处理，一般根据sEMG 的特性采用一个带通滤波器,例如10-400Hz,将信号有效的频带信息保留，并使用陷波滤波器去除工频干扰，此外还往往用来一定增益的信号放大器。

由于信号中还含有一定的噪声，Wei 等提出使用一种自适应小波方法对sEMG 进行去噪。

在对sEMG 做滤波后，通过某种方法，例如使用较多的是短时能量法，可探测出动作开始和结束的位置，根据动作进行信号段的分割。

2 特征提取对sEMG 做分析往往需要提取特征，根据其性质目前可大体分为四个大类，即时域特征、频域特征、时-频域特征和非线性动力学特征。

2.1 时域特征时域特征是将信号视为时间的函数，得到信号的某些统计特征Phinyomark 等针对基于sEMG 的模式识别提取了27种不同的时域特征，其中几乎包含了研究者频繁使用的所有时域特征，根据特征散点图、统计学分析以及分类器的验证结果表明，大多数特征在同时使用时具有一定的冗余性。

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对本文的研本人完全
意识到本声明的法律结果由本人承担
学位论文作者签名张坤
日期
2006 年 1 月 6 日
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上海交通大学硕士学位论文
表面肌电信号识别和分类的研究
上海交通大学学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留
使用学位论文的规定允
同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版许论文被查阅和借阅
ABSTRACT
Intramuscular myoelectric (EMG) signals are composed of the superposition of the activities of individual motor units, which reflect the characters of the nerve and its muscle. The modern method of prothesis control is driving the artificial limbs to perform different actions through classifying the surface EMG signals. This paper mainly studies the EMG Signals from different actions and discusses the technology about how to extract EMG features from the Upper-Limb needle EMG signals and make identification for clinical diagnostic purposes. In order to identifying different patterns, the first thing we should do is to extract the characteristic of the EMG signal. This thesis uses a multi-scale wavelet transform to analyze the signals and creatively proposes a new method to create characteristic vector that is specific and simple.
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上海交通大学硕士学位论文
表面肌电信号识别和分类的研究
以肌电信号的检测识别和分类是一种复杂的技术它对测量方法和测量仪器提出了很高要求这也是造成肌电图学临床应用的便利程度和定量分析对诊断的帮助远不及心电测试等方法的一个重要原因[2] 随着计算机技术的飞速发展模式识别作为一门新的学科逐渐成熟起来从某种意义上讲模式识别就是用数学解决实际问题[3] 模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科它是和多种学科有着紧密联系的热门技术学科有着极其广泛的应用各种生理信号识别和分类的难度较大怎样运用模式识别的基础理论寻找合适有效的分类方法是近年来普遍关注的问题
1.2 研究意义和现状
肌电图 EMG 是研究或检测肌肉生物电活动借以判断神经肌肉系统机能及
形态学变化并有助于神经肌肉系统的研究或为之提供临床诊断的科学随着人们对神经肌肉电生理研究与了解的日益深入和肌电检测技术的进步肌电信号处理手段发展与肌电信号处理的广泛应用成为肌电信号研究的一个突出特点肌电分析与识别不仅是基础研究的需要而且有着重要的临床意义对针电极肌电图的分析有助于判断肌肉功能障碍是来自神经系统还是来自肌肉系统也有助于研究神经信息的传递通路和传导速度帮助神经性或肌源性疾病的诊断近代假肢控制力图采用表面肌电图通过对表面肌电的某些特征作模式分类来驱动假肢的不同动作现代假肢控制力图采用肌电信号构成多功能多模式的控制信号这已经成为肌电信号处理应用最为广泛的一个领域在功能电刺激和生物反馈研究中人们也试图利用表面肌电信号来产生所需要的电刺激或反馈调节作用[4,5] 由此可见肌电信号研究对于了解人体神经系统信息及康复工程都有着重要的深远的意义表面肌电信号 sEMG 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动发放的生物电信号,它反映了神经肌肉的功能状态[6] 表面电极使用方便且无痛苦在假肢中广泛使用随着神经生理学研究的发展人们了解到不同的肌肉运动模式是由不同的肌群收缩产生的其所伴随的表面肌电信号是不同的因此完全有可能根据不同的表面肌电信号特征中找到对应的肌肉动作模式从而实现分类随着信号处理方法和计算机技术的发展,如何从表面肌电中识别出肢体的多种运动模式已经引起人们越来越多的关注本文研究的对象即是上肢发放不同的动作时产生的表面肌电信号通过对以往的肌电信号分析和识别方法的改进使我们能更好地判别出不同的运动模式早在 1950 年肌电图信号就已经被应用于假肢控制方面首先在苏联然后是欧洲加拿大和美国但当时只是利用这种肌电图信号的功率作为控制参数而不是
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上海交通大学硕士学位论文
表面肌电信号识别和分类的研究
上海交通大学学位论文原创性声明
本人郑重声明
所呈交的学位论文
是本人在导师的指导下
独
立进行研究工作所取得的成果
除文中已经注明引用的内容外
本论文
不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明
collecting, processing, character extracting, pattern recognition very well. It will have great and practical value. This kind of system based on virtual instrument is the development direction of the future instruments, and it also pioneers a new way for EMG diagnostics.
模式识别三部分有机地结合起来
种基于虚拟仪器的系统是未来仪器的发展方向自动化开辟了一条新途径
也为肌电图诊断学走向
关键词
EMG 小波变换人工神经网络模式识别
Levenberg-Marquardt 算法贝叶斯正则化虚拟仪器
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上海交通大学硕士学位论文
表面肌电信号识别和分类的研究
THE IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION OF SURFACE ELECTROMYOGRAPHIC SIGNAL
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得到了分类速度极
上海交通大学硕士学位论文
表面肌电信号识别和分类的研究
快
识别精度极高的 BP 分类网络实验证明这种改进的网络不但能握拳前臂内旋前臂外旋四种有效地消除了
够成功地从表面肌电信号中识别展拳运动模式
而且在网络识别速度和精度上有了很大提高
过拟合现象泛化能力好很好地克服了标准 BP 算法的固有缺陷这对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景本文最后还创新性地提出了利用虚拟仪器的概念来设计一整套肌电信号采集与识别系统量的提取完整地将信号的采集信号的处理分析和特征向具有很好的实用价值这
通过采用新的方法
期望对以往的信号分析和识别有所改进和提高本文在信号特征提取方法上的创新点在于小波变换方法对表面肌电信号进行分析提取各级尺度下小波系数幅值的最大值简单采用多尺度分辨率独创性地获得了
并且根据实际情况正和最小值负
特殊性高分离度更明显表征能力更好的肌电特征向量
在模式识别方法上的创新点在于通过对 BP 神经网络非线性映射能力的研究在搞清 BP 网络固有缺陷的前提下采取各种优化算法对 BP 网络进行改进本文创新性地将 Levenberg-Marquardt 算法以及它与贝叶斯正则化相结合的方法应用于肌电信号的分类
KEY WORDS: EMG, wavelet transformation, artificial neural network, pattern recognition, Levenberg-Marquardt algorithm, Bayesian regularization, virtual instrument
1.1 研究背景
1791 年迦伐尼(Galvani)通过著名的蛙腿实验首次证实肌肉收缩与电有密切关
系 1851 年法国的杜波依斯 DuBais-Reaymond 第一次发现人体肌肉的随意收缩能够产生电信号 1922 年加赛 Gasser 和 Erlangre 利用阴极射线示波器代替传统的检流计观察到了肌电图因此他们获得了 1944 年的诺贝尔奖上个世纪随着电子技术的迅猛发展和微处理器的广泛应用对肌肉电信号的检测手段逐渐丰富和完善一门新的科学肌电图学 Electromyography EMG 逐渐形成并大量应用到临床中来在此基础上肌电控制假肢以及肌电信号检测分析在康复医学运动医学运动生物力学等各个领域取得了广泛应用近年来信号处理技术的理论和方法获得了迅速发展它在各个科学和技术领域中已经成为一种重要的工具针对生理信号的处理就是它的一个重要的应用领域生命运动是比机械运动物理运动和化学运动更为复杂的自然界的运动方式伴随这个过程中的生理信号也必然是极其复杂的信号而且信号本身又十分微弱它的随机性和噪声背景都比较强因此对它的检测和处理是十分困难的肌肉的运动是一种复杂的运动肌电信号是一种复杂的生理信号它受到身体内外各种因素的综合制约肌肉的结构和电生理也决定着肌电信号检测除了受到信号本身形态的影响外还受到测量条件和状态的复杂影响例如电极的形状尺度检测点的位置电极与组织界面的相互作用等都会使测量到的肌电信号产生极大的差异所