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基于DSP的便携式表面肌电信号处理系统的研究

陈涛  
【摘要】:表面肌电(surface electromyogram,sEMG)信号是肌肉在处于兴奋状态下所收集的由运动单元产生的动作电位序列(Motor Unit Action Potential Trains,MUAPT)叠加在人体皮肤表层形成的,其本身属于微弱信号。表面肌电的研究领域主要有针对表面肌电信号的人体动作识别与表面信号的分解两大研究热点,前者主要应用于智能假肢控制及手语识别等领域,通过模式识别提取人体自主意识来实现控制机理,后者主要从表面肌电信号中提取运动单元动作电位(Motor Unit Action Potentials,MUAP)波形信息,研究肌肉神经系统控制机理,并作为诊断疾病的依据。表面肌肉疲劳检测在运动学、康复医学及肌肉损伤诊断等众多领域有着广泛的应用。肌肉疲劳检测可以为人们提供可靠的分析数据来判断人体肌肉所处状态,从而为康复评定、体育锻炼及智能分析提供有效的分析方法,表面肌电疲劳检测以其无创性、客观性及便捷性成为人们研究表面肌电的可靠工具,使人们在充分认识肌肉疲劳的状态下有效避免因肌肉疲劳所带来的伤害。本文重点研究了肌电疲劳检测算法在DSP上的实现,首先在Matlab中验证算法的有效性,然后通过DSP利用相同算法并求取平均功率频率(mean power frequency,MPF)值,并对比Matlab与DSP处理采集所得肌电信号,得出不同处理方式下误差来验证移植到DSP中算法的有效性,并通过程序迁移,将程序由Starterware迁移至DSP/BIOS系统,提高算法处理的实时性,最后通过可视化界面使用户对自己的肌肉所处状态有直观的认识,不仅有利于研究者对肌电疲劳的进一步分析,而且也为系统最终走向便携化提供可能。由于肌电信号的分析对实时性要求相对较高,本文分别在硬件及软件两方面提高系统整体实时性,相比较常用的肌肉疲劳分析方法而言,能很好地提高分析的实时性。而且肌肉疲劳的分析可以通过将被试者测试时间分为不同的区间,分别观察每段时间内肌肉疲劳状况,为肌肉疲劳的分析提供有效方法。


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