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面向智能假肢的表面肌电信号采集与处理

吴丽萍  
【摘要】: 随着康复工程、机械、电子学的发展,肌电假肢的研究也逐渐深入,向着更加智能化发展。表面肌电信号是从人体骨骼肌表面记录下来、通过电极的神经肌肉活动所产生的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态。随着计算机技术的发展,如何从表面肌电信号中获取肢体的运动相关信息已经越来越受到人们的关注。传统的肌电信号识别方法是通过提取时域或频域统计特征用作模式识别,或建立时间参数模型,这些都是独立的从时域或者频域中分析数据,加以判断,把肌电信号视为平稳信号的假设之上,而肌电信号是一种具有非平稳特性的生理信号。 本文开发了表面肌电信号采集平台,包括硬件和软件两个部分,硬件主要包括:电极、微机、电源部分、放大滤波环节。由于表面肌电信号本身的特性,一般的滤波器无法得到好的处理效果,这就要求设计表面肌电信号拾取的专用滤波器。因此在VISHEEG16-24AMP(医疗器械中专用的一种集成放大器)的基础上,设计了自己的滤波放大器。软件由于受到硬件的限制,采用C语言编写而成,控制微机采样,简单实现了表面肌电信号的采集。由于信号在采集、传输以及接受过程中都存在着很多的干扰,仅仅靠硬件滤波是远远不能满足实验要求的。为了提高系统的性能,我们在数据计算进行之前对所采集的数据进行数字滤波,这里我们采用Matlab中SIMULINK自带的滤波模块进行软件滤波。 处理部分采用小波分析理论对采得的表面肌电信号进行分析,包括连续小波变换和离散小波变换。由于连续小波变换存在冗余,在特征提取上不会丢失信息,处理后可以用作后续的神经网络的特征输入。而离散小波变换的无冗余变换,可以唯一的重构小波,可以将原始信号按照时间对应的关系分解到不同频带上后重构小波,可以更加清晰的描述不同成分信号时域和频域两方面的信息。


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