第四章 肌电信号的检测与处理

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。

实验2.8 人体肌电测试及信号分析一、实验目的1、观察并记录松弛状态下肌肉的电活动与骨骼肌收缩的肌紧张之间的关系。

2、记录右手和左手的最大握力，并比较男性和女性的不同。

3、听EMG“声”，研究听到的声音强度与运动单位的补充之间的关系。

4、记录握紧拳头时肌肉产生的力、肌电图，以及引发疲劳时的积分肌电图。

二、实验原理骨骼肌的收缩是在中枢神经系统控制下完成的，每个肌细胞都受到来自运动神经元轴突分支的支配，只有当支配肌肉的神经纤维发生兴奋时，动作电位经神经——肌接头传递给肌肉，才能引起肌肉的兴奋和收缩。

一个单独的运动神经元能够支配几个肌纤维，但每个肌纤维只被一个运动神经元支配。

一个单独的运动神经元和它所控制的肌纤维组成的兴奋收缩耦连单位被称作一个运动单位。

当一个运动单位受到刺激，肌肉纤维产生并传导它们自己的电冲动，最终导致纤维收缩。

尽管由每个纤维产生并传导的电冲动十分微弱（小于100微伏），众多纤维同时传导，将在皮肤上诱导产生出足够大的以至于能够被一对表面电极探测到的电压差。

采用金属电极监测、放大和记录由下层骨骼肌收缩产生的皮肤表面电压的改变，这样得到的记录被称为肌动电流图（EMG）。

三、实验设备BIOPAC生理实验系统，信号采集部件，导联线，电极，酒精等。

四、实验方法和步骤1、安装设备，选择肌电测试课程。

2、L01-EMG-1课程校准。

3、肌电信号记录。

选定优势手，点击record键准备测量，等待2秒后开始用力握拳，每次持续用力2秒后，点击suspend，停顿大于2秒后继续。

等幅加力，第4次时达最大力量。

记录EMG图和积分EMG曲线。

4、换另一前臂重新进行步骤2、3。

5、听EMG信号。

6、L02-EMG-1课程校准。

7、按提示每次增加一定力量，持续约2秒；点击suspend后，停顿大于2秒后继续，共测量4次。

第5次尽最大力量握住测力器，坚持住直到屏幕上显示握力降到最大握力的50%为止。

8、对另一只手重复步骤7。

一、背景介绍
肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。

二、种类
①目前，临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小，定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测方法，其应用收到了一定的限制。

②表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号，属于无创伤性，操作简单，病人易接受，有着广泛的应用前景。

三、应用领域：
①仿生学
提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动, 利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展
②康复工程
如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。

通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生, 便于进行合理的治疗和训练。

③运动医学
表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态, 有助于建立科学的训练方法。

四、需要解决的问题
肌电信号本身是一种较微弱的电信号。

检测和记录表面肌电信号，需要考虑的主要问题是尽量消除噪声和干扰的影响, 提高信号的保真度。

实验四肌电信号的肌肉疲劳估计肌肉在持续的收缩过程中,会逐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。

肌电信号(electromyogram ,EMG) 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态,因此通过EMG研究肌肉疲劳是一个有效途径。

已有许多研究发现,在疲劳过程中EMG信号会出现幅度增长,功率谱朝低频方向移动等现象。

这些效应是由于神经传导速率的变化所引起的,会对肌电假肢的控制以及运动力量的估测等造成不利影响。

因此对肌肉疲劳的检测以及疲劳程度的度量显得非常必要。

本文通过实验采集到实验者的肌电信号，对其进行了预处理，并且定量分析估计了肌肉疲劳的过程。

1.EMG的采集本实验采用生理信号采集仪MP150采集肌电信号的。

表面电极使用一次性电极，型号为LT-301，材料为Ag/AgCl。

采样频率2KHz，放大倍数500倍。

实验者均采用坐姿，在上臂的肱三头肌，肘肌，肱二头肌，肱桡肌(肱二头肌、肱桡肌分别是屈肘动作的主动肌和协同肌；肱三头肌、肘肌分别是伸肘动作的主动肌和协同肌)上分别贴上表面电极。

肘部动作的起始位置设置在裤缝线处，手臂尽量与水平面垂直。

动作的终止位置大约在水平位置。

先屈肘后伸肘。

实验者不间断均匀重复举重为5.5kg的哑铃，感到疲劳时记录疲劳前举重次数，然后重复举重直到肌肉无力举起为止。

EMG是一种非常复杂的信号，信号本身非常微弱，稳定性较差，随机性很强。

因此信号检测时需要注意以下相关事项：①电极位置：电极所在位置应受其他肌肉串扰的影响最小。

检测电极应置于肌腹的中间，尽量离其他肌肉足够远；电极对的方向应与肌梭方向平行。

参考电极尽可能置于肌肉最少的地方。

②检测电极对的距离：检测电极间隔的距离越大，拾取的信号越广越深，信号的幅值也越大，因此为了保证测量的可比性，每次测量时电极间隔的距离应固定。

③皮肤阻抗：人体皮肤阻抗高达10~100 kΩ/cm2，变化范围很大。

表面肌电信号信号处理方法及其应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是通过将一对电极放置在人体表面以测量肌肉电活动的一种技术。

sEMG 可以用来研究肌肉收缩模式、运动控制、疼痛评估以及康复训练等领域。

为了提取和处理sEMG信号，需要一系列信号处理方法来识别和分析特定的生物特征。

sEMG信号的种类繁多，包括静态和动态信号、噪声信号、交叉传导干扰等。

如何有效地处理sEMG信号成为了研究和实践中的关键问题。

sEMG信号的处理方法可以分为前端处理和后端处理两个阶段。

前端处理主要包括信号获取、预处理和特征提取。

在信号获取阶段，需要选择合适电极类型、布置和放置位置以保证信号的准确性和稳定性。

预处理阶段包括滤波、放大、降噪等步骤，旨在将原始信号进行去噪和增强。

特征提取阶段则是从预处理后的信号中提取出有价值的特征，如幅度、频率、时域或频域特征等。

后端处理主要包括模式识别、分类和应用。

模式识别技术通过机器学习算法将特征化的sEMG信号与肌肉运动模式进行关联，实现对肌肉运动的识别和分类。

常见的模式识别方法包括支持向量机、人工神经网络、模糊逻辑等。

分类技术则进一步将不同的肌肉运动模式进行区分和识别，为康复训练和疾病诊断提供依据。

应用阶段将处理后的sEMG信号应用于康复训练、人机交互、假肢控制等领域，从而提高生活质量和康复效果。

除了传统的处理方法，近年来还出现了一些新的sEMG信号处理技术。

基于深度学习的特征提取和分类方法已经在sEMG信号处理中取得了很好的效果。

深度学习通过构建多层神经网络进行特征从原始信号中学习和提取，能够更有效地处理复杂的sEMG信号。

生物信息学技术也开始应用于sEMG信号处理中，通过对生物特征的分析和模拟，实现对sEMG信号更深层次的理解和处理。

表面肌电信号的处理方法及其应用是一个不断发展和创新的领域。

随着研究和技术的进步，我们相信在未来，sEMG信号处理将更加高效和智能化，为康复训练、生物医学工程和健康管理等领域带来更多的应用和推动。

表面肌电信号检测电路的多通道数据同步与处理表面肌电信号（Surface electromyography，sEMG）是一种用来检测肌肉活动的非侵入性技术。

sEMG信号具有多通道性，即可以同时采集来自不同肌肉群的信号。

在多通道数据采集过程中，需要解决数据同步与处理的问题，以确保数据的准确性和可靠性。

一、数据同步的重要性sEMG信号的采集过程中，通常会使用多个传感器来获取不同部位的信号。

然而，由于不同传感器之间的触发或采样时间存在微小差异，导致数据之间存在时间偏移。

若未进行同步处理，将会对后续数据分析的结果产生负面影响。

二、多通道数据同步方法在多通道数据同步方面，有多种方法可供选择，如硬件同步和软件同步。

1. 硬件同步方法硬件同步方法通过外部触发信号和时钟信号来确保数据的同步采集。

具体实现方法包括：- 使用专门的同步电路，通过触发器将不同通道的采样信号同步；- 采用一致的时钟源，使不同通道的采样频率相同；- 借助同步电源，确保不同通道的传感器工作在同一电压或电流水平。

2. 软件同步方法软件同步方法通过信号处理算法来实现数据的同步。

主要步骤包括：- 采集所有通道的原始数据；- 对数据进行预处理，去除噪声和干扰；- 通过时间戳或触发信号，对不同通道的数据进行对齐；- 调整采样频率，使得不同通道的数据以相同的速率进行存储。

三、多通道数据处理方法在多通道数据采集后，需要进行一系列处理方法，以提取有用信息并消除噪声。

1. 滤波处理sEMG信号存在大量噪声，影响数据的准确性。

滤波处理可以采用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等来消除噪声，同时保留信号的主要频域特征。

2. 特征提取特征提取是对sEMG信号进行分析和处理的重要步骤。

常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征两种。

时域特征包括均值、方差、波形长度等；频域特征则包括功率谱密度、谱熵等。

3. 模式识别与分类通过设计有效的模式识别算法，可以将sEMG信号与相应的肌肉活动进行关联，并对不同运动状态进行分类。

表面肌电信号信号处理方法及其应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号信号处理方法及其应用表面肌电信号（Surface Electromyography，sEMG）是一种通过皮肤表面电极采集肌肉电活动的生物信号。

sEMG信号在生物医学领域广泛应用于肌肉疾病诊断、康复训练和人机交互等方面。

sEMG信号采集受到多种干扰，如电极位置、干扰信号和运动噪声等，需要进行信号处理才能准确提取有用信息。

本文将探讨常见的表面肌电信号处理方法及其应用。

一、sEMG信号处理方法1. 滤波sEMG信号的频谱范围通常在10-500Hz之间，而人体运动的干扰信号频率往往高于500Hz，因此可以通过低通滤波器滤除高频噪声。

还可以使用带阻滤波器去除特定频率的干扰信号。

2. 平滑sEMG信号常受到高频干扰或肌肉颤动的影响，为获得较稳定的信号，可以采用平滑滤波器，例如移动平均滤波或中值滤波，消除信号的高频成分。

3. 归一化由于不同个体之间的肌肉生理特性存在差异，sEMG信号的幅值难以比较。

可以对信号进行幅值归一化处理，将信号幅值映射到统一的尺度上，便于进行比较和分析。

4. 特征提取sEMG信号常包含大量冗余信息，为提取有用信息，需要选取适当的特征参数。

常见的特征参数包括时域参数（如均值、方差、波形长度）、频域参数（如功率谱密度、频谱均值）和时频域参数（如小波包系数、短时傅里叶变换系数）等。

5. 模式识别对提取的特征参数进行模式分类和识别，可实现不同肌肉动作或状态的自动识别。

常用的分类方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。

1. 肌肉疾病诊断sEMG信号可以反映肌肉功能、神经传导和协调性，对多种肌肉疾病如肌无力、肌张力失调和肌萎缩等具有敏感性。

通过对病人肌肉运动信号的采集和分析，可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。

2. 运动康复训练sEMG信号可以监测肌肉活动情况，为康复医学提供重要参考。

康复医师可以通过对患者肌肉信号的实时监测和反馈，设计个性化的康复训练方案，提高患者康复效果。

燕山大学课程设计说明书题目：肌电信号分析及动作识别学院（系):电气工程学院年级专业：10级仪表三班学号：学生姓名：指导教师:教师职称: 教授讲师电气工程学院《课程设计》任务书基层教学单位：自动化仪表系指导教师:谢平张淑清目录第一章摘要 (2)第二章系统总体设计方案 (3)第三章肌电信号的时域参数处理及其分析 (4)第四章肌电信号的频域处理方法及其分析 (7)3。

1 FFT分析 (7)3。

2 功率谱分析 (8)3.3 倒谱分析 (9)3。

4 平均功率频率MPF和中值频率 (10)第五章Matlab程序及GUI (11)第六章系统整体调试及结果说明 (24)第七章学习心得 (24)参考文献 (25)第一章摘要肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加,反映了神经，肌肉的功能状态,在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。

其种类重要有两种:一,临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小,定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测方法，其应用收到了一定的限制。

二,表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,属于无创伤性，操作简单,病人易接受，有着广泛的应用前景.主要应用领域有：一，仿生学。

提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动，利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展。

二，康复工程.如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。

通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生，便于进行合理的治疗和训练。

三,运动医学。

表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态，有助于建立科学的训练方法。