面向智能假肢的表面肌電信號采集與處理.pdf

1、隨著康復工程、機械、電子學的發(fā)展，肌電假肢的研究也逐漸深入，向著更加智能化發(fā)展。表面肌電信號是從人體骨骼肌表面記錄下來、通過電極的神經(jīng)肌肉活動所產(chǎn)生的生物電信號，它反映了神經(jīng)、肌肉的功能狀態(tài)。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，如何從表面肌電信號中獲取肢體的運動相關信息已經(jīng)越來越受到人們的關注。傳統(tǒng)的肌電信號識別方法是通過提取時域或頻域統(tǒng)計特征用作模式識別，或建立時間參數(shù)模型，這些都是獨立的從時域或者頻域中分析數(shù)據(jù)，加以判斷，把肌電信號視為平穩(wěn)信號的

2、假設之上，而肌電信號是一種具有非平穩(wěn)特性的生理信號。 本文開發(fā)了表面肌電信號采集平臺，包括硬件和軟件兩個部分，硬件主要包括：電極、微機、電源部分、放大濾波環(huán)節(jié)。由于表面肌電信號本身的特性，一般的濾波器無法得到好的處理效果，這就要求設計表面肌電信號拾取的專用濾波器。因此在VISHEEG16-24AMP(醫(yī)療器械中專用的一種集成放大器)的基礎上，設計了自己的濾波放大器。軟件由于受到硬件的限制，采用C語言編寫而成，控制微機采樣，簡單實

3、現(xiàn)了表面肌電信號的采集。由于信號在采集、傳輸以及接受過程中都存在著很多的干擾，僅僅靠硬件濾波是遠遠不能滿足實驗要求的。為了提高系統(tǒng)的性能，我們在數(shù)據(jù)計算進行之前對所采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)字濾波，這里我們采甩Matlab中SIMULINK自帶的濾波模塊進行軟件濾波。 處理部分采用小波分析理論對采得的表面肌電信號進行分析，包括連續(xù)小波變換和離散小波變換。由于連續(xù)小波變換存在冗余，在特征提取上不會丟失信息，處理后可以用作后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡的特征