关于表面肌电信号的降噪处理

谱插值 法来 削弱 工频干扰 以避免 工频 处的肌 电信 息成 分丢 失 ， 选取通 过 经验模 态分 解 （ ｍ ｉｃｌ ｄ ｅｏ － 再 ｅ ｐｒ ａ ｍｏ ｅｄ ｃｍ ｉ ｐｓ ｉ ， ＭＤ） ｏｉｏ Ｅ ｔｎ 方法获得 的 内在模 态函数 （ｎｒ ｓ ｏ ｅｆｎ ｔｎ ＭＦ 分量作 小波软 阈值 分析 ｉ ｉ ｉ ｍ ｄ ｃｏ ，Ｉ ） ｔｎ ｃ ｕ ｉ 并将部 分明显 的 低频 Ｉ ＭＦ干扰分量及 冗余 分量去 除， 然后对 相应 Ｉ ＭＦ分 量进 行重构便 可得到 降噪 处理后 的 ｓ ＭＧ信 号。仿真和 Ｅ
ｔ ｎｃ ｃ ｎｅ Ｔｃｎｌ ｙ ｎ ｅ ｉ Ｓｉ ｅ＆Ｔｃｎｌ ｙｏ ｈｎ Ｈｆｉ ３ ０ ７ ｈｎ ） ｒ ｉＳｉ ＆ ｅ ｏ ｇ ，Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｃ ｎ ｏ ｅ ｃ ｈ ｏ ｖ ｓｙｆ ｅ ｃ ｅｈｏｏ ｇ ｆＣ ｉ ａ， ｅ ０ ２ ，Ｃ ｉ ｅ２ ａ
Ａ ｓｒｃ：Ｔ ｉ ｐｐｒｎｒｄｃｄａｃｍ ｉｅ ｅ ｏ ｆ ｐｃ ｕ ｔｒｏ ｔ ｎａｄｅ ｐｒ ａ ｍ ｄ ｅｏ ｐ ｓｉ Ｅ ｂｔ ｔ ｈｓ ａｅ ｔ ｕｅ ｏ ｂ ｄｍ ｔ ｄｏ ｓｅｔ ｍ ｉ ｅ ｌｉ ｎ ｍ ｉｃｌ ｏ ｅｄｃｍ ｏｉｏ ａ ｉ ｏ ｎ ｈ ｒ ｎ ｐ ａｏ ｉ ｔ ｎ（ ＭＤ）ｔ ｏ ｅｐｏ ｅｎｉ ｄ ｃｏ ｆ ｕ ａｅｅ ｃ ｏ ｙｇａｈ ｓ Ｍ ｘｌ ｅｔ ｏ ｅ ｅｕｔ ｎｏ ｒ ｃ ｌ ｔ ｍ ｏｒｐｙ（Ｅ Ｇ）ｓ ｎ１ ｃｏ ｉ ｅｓｅｔ ｍ ｉｔ ｐｌｉｎ ｕ ｔ ｃ ｄ ｒ ｈ ｓｒ ｉ ｓｆ ｅｒ ｉ ａ．Ａ ｃｒ ｎ ｔ ｔ ｐｃ ｕ ｅ ｏ ｔ ，ｓｂｒ ｔ ｇ ｄ ｇ ｏｈ ｒ ｎ ｒ ａｏ ａｅ
真 实信号 的降噪 实验 结果表 明 ， Ｍ ｓ Ｇ信号质 量能够得 到有效提 高 ， Ｅ 所采用方 法具有较好 的 ｓＭ Ｅ Ｇ信 号噪 声抑制

高精度表面肌电信号检测电路的设计要点肌电信号（Electromyography，简称EMG）是人体运动产生的生物电信号之一，它包含了人体肌肉的活动信息，对于运动控制研究和康复医学具有重要意义。

为了准确地测量表面肌电信号，需要设计一种高精度的肌电信号检测电路。

本文将介绍设计这种电路的要点。

一、信号放大器设计1. 增益选择：针对表面肌电信号的微弱特点，需要选择适当的放大倍数。

通常情况下，增益应在1000～2000之间，以充分放大信号且避免过度放大引起的干扰。

2. 噪声抑制：为了提高测量信号的信噪比，可以采用差分放大电路来抑制共模噪声，同时通过滤波器技术去除高频噪声。

3. 输入阻抗：应选择适当的高输入阻抗以减小电极接触阻抗对信号测量的影响。

二、滤波器设计1. 带通滤波器：为了消除噪声和干扰，需要设计一个带通滤波器，将信号限制在感兴趣的频率范围内。

通常选择10 Hz至500 Hz的通道带宽。

2. 噪声高频截止滤波器：为了进一步去除高频噪声，可以添加一个高频截止滤波器，通常将截止频率选取在500 Hz以上。

3. 采样率选择：为了充分还原原始信号的细节，采样率应选择为采样频率的两倍以上。

三、电极设计1. 选择合适的电极材料：应选择导电性好、与皮肤接触良好的材料作为电极，如银/银氯化银电极。

2. 电极间距：电极间距需要适当，一般在2~4厘米之间，以兼顾测量信号的质量和人体舒适度。

3. 抗干扰能力：电极的设计应具备较好的抗干扰能力，以避免外界电源干扰对测量结果的影响。

四、参考电极设计1. 参考电极的选择：为了保证信号的稳定性和一致性，通常会选择一个参考电极与测量电极配对使用，参考电极可以选用身体其他部位的电极。

2. 阻抗匹配：参考电极和测量电极之间的阻抗应匹配，以减小干扰信号对测量的影响。

五、抗干扰设计1. 屏蔽设计：为了防止来自外界的电磁干扰，需要对电路进行屏蔽设计，例如使用金属屏蔽罩或层压板。

2. 接地设计：良好的接地设计可以有效减小干扰信号对测量结果的影响。

如何应对表面肌电信号检测电路中的信号失真问题表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）检测电路中的信号失真问题一直是该领域的研究热点之一。

sEMG技术可用于获取人体肌肉活动的电信号，广泛应用于运动医学、康复工程和人机交互等领域。

然而，由于多种原因，sEMG信号在检测过程中容易受到干扰和失真。

本文将探讨如何应对表面肌电信号检测电路中的信号失真问题，并提供一些解决方案。

一、信号失真的原因分析1. 电极接触不良：电极与皮肤之间的接触不良是导致信号失真的主要原因之一。

接触不良可能是由于电极表面附着物、皮肤表面脏污或电解质干涸等原因引起的。

2. 电源电压波动：电源电压波动会导致检测电路中的信号失真。

当电源电压不稳定时，会影响到信号放大器的工作和输出结果。

3. 噪声干扰：环境噪声和电气噪声都会对sEMG信号的质量产生影响。

环境噪声来源于外部环境的干扰，如电源线和电子设备的辐射。

电气噪声则是由于电路、电源等元件的设计不佳引起的。

二、应对表面肌电信号检测电路中信号失真问题的解决方案1. 电极选用与电极贴附技巧：选择合适的电极对信号质量至关重要。

应选择具有良好导电性能、低噪声和长时间稳定性的电极。

同时，应保证电极与皮肤接触良好，可以通过用擦净皮肤、加湿、使用电极贴片胶带等方法来提高接触质量。

2. 信号放大器设计：优化信号放大器的设计可以减小信号失真。

采用低噪声放大器、防干扰设计和有效的滤波技术等手段可以提高信号放大器的性能。

此外，合理选择电源电压、采用稳定的电源电压来源也能减小电源电压波动对信号质量的影响。

3. 噪声滤波技术：应用滤波技术可以去除环境噪声和电气噪声。

常用的滤波器包括低通滤波器、带通滤波器等。

选择合适的滤波器类型和参数可以将噪声滤除，提高信号质量。

4. 数据处理方法：合适的数据处理方法可以改善信号失真问题。

例如，使用差分放大技术可以消除共模噪声；采用数字滤波器可对数模转换进行滤波和降噪等。

阈值所 获得 的去噪 效果 更为理 想 ， 为后 续 的研究 作 奠定 了 良好 的基础 。
关 键 词 ： 面肌 电信 号 ； ａｌ ； 波变换 ； 表 Ｍ ｔｈ小 ａ 消噪 ； 阈值 中 图分 类 号 ： Ｐ ７ ． Ｔ ２ ４２ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ３ ０ ０ （ １）４ ０ ０ － ２ １０ － １ ７２ １ － ０ １ ０ ０ ０
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即 ｛． Ｖ】 中的 每 一 个 向 量 也包 含在 ｛， 中 。则 ｛， ｛． 中 Ｖ。 ＋ Ｊ 、 在 、＋ ， ｝ ，。 ｝
分析和信号时频分解 中， 程 上广 泛应 用的是二进 尺度离 散
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摘 要 ： 肢做 屈伸 运 动时 ， 集肱 二 头肌 群的 表面 肌电 信号 ， 后 采用 小 波变 换 的方 法 ， 用 Ｍａ ａ 上 采 然 应 ｔ ｂ软 件 ， ｌ 对 表面 肌 电信号进 行去 噪处 理 。 去噪 结果 的分析 表 明， 于小 波分解 后获 得 的不同频 段 的信号 才用不 同 的 对 对
Ａｒｉ ｌ １ ３ ｔｃ ｅＩ ００ －０１ （ ０１ ） —０ ０１ ２ Ｄ： ０７ ２ ０４ ０ 一Ｏ １
１引言
表 面 肌 电信 号 （ ＭＧ是 产 生 肌 肉 力 的 电 信 号根 源 ， ｓ Ｅ ） 在生 物 机 理 上 它是 许 多 运 动单 元产 生 的 动 作 电位 序 列 的 总 和 。 信 号 在一 该 定 程 度 卜 够 反 映 运 动 单 位 的活 动模 式 和 肌 肉 功 能 的 状 态 。 目 能 其 中 ， 称 为尺 度 因子 ， 尺度 的变 换 包 含 信 号 的 高 频 成 ａ 小 分 ，大 尺 度 的 变换 包 含 信 号 的低 频 成 分 ； 称 为平 移 因子 ， ｂ 它 就 是 关 于 时 间 的 系 数 ， 定 了 小 波 变换 的 时 域 信 息 。 多 尺 度 决

表面肌电信号检测电路的噪声处理与信号恢复策略研究随着科技的不断进步，表面肌电信号检测技术被广泛应用于医疗、运动训练、人机交互等领域。

然而，在实际应用中，由于环境中的噪声、电极与皮肤之间的接触问题以及信号幅度的较小等因素的影响，表面肌电信号的质量常常难以保证。

针对这些问题，噪声处理与信号恢复策略的研究变得尤为重要。

本文将分析表面肌电信号检测电路中存在的噪声问题，并探讨针对这些噪声的处理与信号恢复策略。

一、噪声来源的分析表面肌电信号检测电路中的噪声可以分为内部噪声和外部噪声两种类型。

1.内部噪声内部噪声主要来自于电路本身的元器件、放大器等部分。

这种噪声主要由热噪声、1/f噪声以及量化噪声等组成。

其中，热噪声是由于电子随机热运动引起的，而1/f噪声则是由于电荷的随机重新分布造成的。

量化噪声则是在信号处理过程中引入的。

2.外部噪声外部噪声主要来自于电源、环境以及电极与皮肤之间的接触等。

电源噪声主要是由于电源本身的波动造成的，环境噪声则是指来自于其他设备、电磁辐射等方面的干扰。

二、噪声处理策略在表面肌电信号检测电路中，噪声处理策略的确立对于信号质量的提高至关重要。

以下是几种常见的噪声处理策略：1.滤波技术滤波技术是一种常用的噪声处理方法。

可以采用低通滤波器对信号进行滤波，去除高频噪声，同时保留低频信号。

此外，还可以采用带通滤波器对特定频率范围内的信号进行滤波，以去除其他频率范围的噪声。

2.信号增益由于表面肌电信号的幅度较小，因此可以通过信号增益的方式来增加信号的幅度。

这可以通过调整放大器的增益参数来实现。

然而，过高的增益可能会同时放大噪声，在应用中需要平衡信号和噪声的选择。

3.噪声抑制算法噪声抑制算法是通过数学方法对噪声进行分析和处理，以提高信号质量。

常见的噪声抑制算法有小波降噪、自适应滤波等。

这些算法可以根据噪声的特征对信号进行分析，进而消除或抑制噪声。

三、信号恢复策略除了噪声处理之外，信号恢复也是提高表面肌电信号检测电路性能的重要手段。

（ｓｐｅｃｔｒｕｍｉ ｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）的方法 内插 法 Ｘ６ １是数字信号处理中一种常用的方法，
（。）＝ＡＦＴ ［ｓ （ ｎ）］，将源自ｓ（士。。）处的幅值用器：
１一 ２ｃｏｓ（ｍｏ）ｚ Ｈ（ｚ）二 １一２ｒｅｏｓ（ｍａ）ｚ
（２）
其中 。。是相应于噪声干扰中心频率处的角频率。 Ｔ扰是 ５０Ｈ：时，ｍａ＝ １ ００／ＳＲ，其中 ＳＲ （ｓａｍｐｌｉｎｇ
ｒａｔｅ）为采样频率。 工 频 干 扰 稳定在 ５０Ｈｚ不变时 ，应用 ５０Ｈｚ陷波
器是 消除工频＋扰最简单的方法 ，但是工频干扰 的
大 ；非固定零极 点的 ＩＩＲ陷波器 ，可以跟踪 干扰噪 通过 ｐ （ｒｏｃ＋ ｄａ）， ｐ （。。一ｄｗ） ，内插得到 ｐ
声 频率 的变化 消除噪声 ，同时其带宽小 ，附近信号 几乎不受影响 ，可 以取得较好 的效果
〔。。），其中 ｄ－ 是频率分辨率。 （３）对整个 信 号 ｓ （ｎ）进 行 离散 傅立 叶 变换 ，ｓ
电磁波隔离 于测试 系统之外 ，在肌电测量中没有条
件也没有必要对人体进行屏蔽 ，但可以对导联线与
前置放大器采取适 当的屏蔽措 施，将 前置放大单独
做成一个电路板 ，放到金属盒 内进行屏 蔽处理。
前 置 放 大器应该尽可能靠 近电极 ，最好将前置 放大和电极做在 一起构成 电极单 元 ，提 高信噪 比。 由于测量时 电极之 间距离较 近，工频 干扰一般表现 为共模电压信号 ，可 以通过 采用差分结构提高放大 系统的共模抑制 能力加 以抑 制 ，如图 １所 示电路结
干扰，ＦＩＲ陷波器可以消除工频干扰，但是由于其 信号 ， （ｎ）进行傅 里叶变换 ，计算 出 ；（ｎ）的平
带宽 大 ，同时衰 减 了周围有 用信 号 ；固定零 点 的 均功 率谱 尸 （。），。〔 （一二，ｒｒ）

表面肌电信号测试中工频干扰的抑制X罗志增任晓亮(杭州电子工业学院杭州310037)摘要介绍了一种表面肌电信号( EMG) 测试调理电路和信号处理的方法。

表面EMG测量中最难处理的问题之一是工频(50Hz) 干扰,它处在有效的肌电信号频带之中。

针对表面EMG的测量特点设计了一种信号调理电路,使肌电信号和工频信号并行单独处理,避免了不加区分地采用工频陷波器,这一设计思想在实际的肌电信号检测时取得了较好的实验结果。

关键词表面肌电信号工频干扰信号处理Power Frequency Noise Restraint in Surface Electromyography MeasurementLuo Zhizeng Ren Xiaoliang( Hangz hou Institute of Elect ronic Engineering , Hangz hou 310037 , China)Abstract A surface electromyography ( EMG) detection and processing circuit is discussed. The surface EMGis usuallydisturbed by power frequency noise. In that cases , it is a problem , because the surface EMGis confused with power fre2quency noise. A processing circuit for the measurement of surface EMGis designed by using a parallel structure respec2tively for EMG signal processing and power frequency noise processing. It can be avoided that a 50Hz trap filter abused.The experimentation proved the developed circuit was effective.Key words Surface EMG Power frequency noise Signal processing1 引言肌电信号( EMG) 是一种伴随肌肉运动而产生的生物电信号,表面EMG 则是通过检测手段获取的肌肉外表皮肤上的电信号。

表面肌电信号检测电路的抗干扰能力研究与改进随着科技的不断发展，人们对人体肌肉运动的研究也越来越深入。

表面肌电信号检测电路作为测量肌肉运动的一种常用方法，却常常受到来自外界环境的干扰。

本文将探讨表面肌电信号检测电路的抗干扰能力，并提出改进措施，以提高信号的准确性和稳定性。

一、背景介绍肌肉运动产生的电活动可以通过表面肌电信号检测电路进行测量和分析。

然而，由于环境因素的影响，如电源噪声、电磁辐射、电极接触不良等，导致测量结果的准确性受到一定的限制。

因此，提高表面肌电信号检测电路的抗干扰能力具有重要的研究意义。

二、干扰源分析1. 电源噪声：电源中的高频噪声会通过电路传导到检测电极上，影响信号的准确性。

2. 电磁辐射：周围电子设备的辐射会对电路产生电磁干扰，干扰信号被混入到肌电信号中，导致测量结果不准确。

3. 电极接触不良：电极与皮肤接触不良会引入噪声信号，影响信号的稳定性和准确性。

三、抗干扰方法研究1. 电源隔离：通过使用隔离变压器或电源滤波器，可以有效隔离电源噪声，提高信号的准确性。

2. 屏蔽设计：采用金属屏蔽罩或屏蔽材料，有效减少电磁辐射的干扰。

3. 差分放大器：使用差分放大器可以抑制共模干扰信号，提高信号的稳定性。

4. 电极改进：改进电极设计，提高电极与皮肤的接触质量，减少接触不良引入的噪声信号。

四、实验验证与改进方案1. 实验设置：搭建表面肌电信号检测电路实验平台，添加不同干扰源进行干扰测试。

2. 抗干扰能力评估：根据测量结果的准确性和稳定性，评估不同抗干扰方法的效果。

3. 改进方案：根据实验结果，结合抗干扰方法的效果评估，提出相应的改进方案。

五、实验结果与数据分析通过实验验证，我们发现采用电源隔离和屏蔽设计可以显著提高表面肌电信号检测电路的抗干扰能力。

在电极改进方面，使用导电胶布与金属电极相结合的方式可以提高电极的接触质量，减少接触不良引入的噪声信号。

六、结论与展望本文通过研究表面肌电信号检测电路的抗干扰能力，提出了多种抗干扰方法，并在实验验证中得到了有效的改进方案。

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。

表面肌电信号处理表面肌电信号（sEMG）是指肌肉活动引起的电信号，它们可以通过表面电极在肌肉表面进行测量。

sEMG信号处理是分析和解释sEMG信号的过程，它可以用于诊断肌肉疾病、评估肌肉功能、控制肌肉运动和研究运动控制等方面。

sEMG信号处理的第一步是信号采集。

在采集sEMG信号时，需要选择适当的电极和放大器，并将其放置在肌肉表面。

然后，通过放大器将信号放大，以便进行后续的分析和处理。

sEMG信号处理的第二步是信号滤波。

由于sEMG信号存在许多噪声和干扰，因此需要对信号进行滤波，以去除这些噪声和干扰。

常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。

sEMG信号处理的第三步是特征提取。

特征提取是从原始sEMG信号中提取有用的信息或特征的过程。

常用的特征包括幅值、频率、时域特征和频域特征等。

这些特征可以用于识别肌肉动作、评估肌肉疲劳和控制肌肉运动等方面。

sEMG信号处理的第四步是模式识别。

模式识别是将特征与已知的模式或类别进行比较和分类的过程。

常用的模式识别算法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。

这些算法可以用于识别肌肉动作、评估肌肉疲劳和控制肌肉运动等方面。

sEMG信号处理的应用非常广泛。

例如，在肌肉康复方面，sEMG 信号处理可以用于评估肌肉功能和监测康复进展。

在肌肉疾病诊断方面，sEMG信号处理可以用于诊断肌肉疾病和评估疾病的严重程度。

在运动控制方面，sEMG信号处理可以用于控制假肢、神经刺激和运动康复等方面。

sEMG信号处理是分析和解释sEMG信号的过程，它可以用于诊断肌肉疾病、评估肌肉功能、控制肌肉运动和研究运动控制等方面。

sEMG信号处理的应用前景非常广阔，未来还有很大的发展空间。

２１ 年 第 ２ 期 ０１ ７
ＳＩＮ Ｅ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ ＣＥ Ｃ ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ
０科教前沿０
科技信息
基于小波变换的表面肌电信号去噪方法
任 杰
（ 上海理工大学医疗器械与食 品学院 中国 上海
２０ ９ ） ０ ０ ３ 【 要】 摘 表面肌 电信号是通过表 面电极记 录下来的神经肌 肉活动 时发放的生物电信号 ， 映了神 经、 肉的功能状 态。 它反 肌 表面肌 电信号在 临床 医学、 运动 医学、 康复 医学、 经生理 学、 神 电生理等领域被广泛应用。本文所研究 的肌 电信号是在 右下臂上采集到的一组表 面肌 电信 号， 通 过小波变换 等方法对肌 电信号进行去噪处理。实验表明 ， 该方法能够有效的去除肌 电信号的噪声 ， 为下一步的信号分析打下 良 的基础 。 好 【 关键 词】 小波变换 ； 电信号 ； 肌 信号处理
０ 前言
一
图 １ Ｍ ｌｔ ａａ 分解算法 ｌ
［ｆ Ｄ Ｊ
过经验公式获得 ， 且这种 阈值 比默认阈值的可信 度高 （） ３强制消噪处理 。该方法是将小波分解结构中的高频系数全部 置为 ０即滤掉所有 高频部分 ， ， 然后对信号进行 小波重构 。 这种方法 比 较简单 ， 且消噪后 的信号 比较平滑 ， 但是容易丢失信 号中的有用部分。
滤波器卷积 Ｈ和 Ｇ是分解滤波器 ． 和 ｇ ｈ 是重构滤波器 。 ｈ是低 Ｈ和 通滤波器 ． 对应于尺度 函数 ： Ｇ和 ｇ 是带通滤波器 ． 于小波 函数。 对应 表面肌 电信号 是人体骨骼肌表面通 过电极记录下来 的神 经肌 肉 １ 小波降噪的基本原理及方法 ＿ ３ 活动时发放 的生物 电信号 ， 它反映 了神经、 肌肉的功能状态 。 在临床上 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪。在此 ， 我们简要 地 广泛应用于诊 断神 经肌肉接头 的功能 ． 判定 神经系统 、 肌肉功能障碍 阐述下小波分析对信号 消噪 的基本原理 及疾病治疗疗 效 ：在运动医学 中用 于肌肉疲劳程度及训 练强度的判 我们知道 。 一个含噪的一维信号模型可表示 为如下形式 ： 定 ：在康复工程上通过表面肌 电的某些特征的分类可以驱动假肢 、 实 ｓ ）ｓ ｅ ） ＝ ，， ，一 ） 十 ‘（ ｊ ０１ ｎ １ ｋ … 现功能性电刺激和生物反馈调节 其 中， 为含噪信号 ， 为有用信号 ，（为噪声信号 。 ｓ ） ，） （ ｅ） 这里我们 肌 电信 号特征提取前必须进 行预处理 ．预处理 的 目的是去除噪 认 为 ｅ 为一个 １ 高斯 白噪声 ， 常表现为高频 信号 ， ㈣ 级 通 而工 程实际 声． 增强有用信号 。Ｓ ＭＧ信号 的预处 理可分两种 ： Ｅ 一种是硬 件预处 中舳） 通常为低频信号 ， 或者是一些 比较平稳的信号 。 因此我们可按如 理． 这种处 理方法是通过改善采集仪 器的性能来提 高信 噪比 ． 比如采 下 的方法进行消噪处理 ： 首先对信号进行小波分解 ． 一般地 ． 噪声信号 用空 间滤波器 ：另一种是 软件预处理 ，这是一种常用的处理方法 ， 而 包含在具有较高频率的细节中． 而可利用 门限 阈值等形式对所分解 从 且． ＳＭ 在 Ｅ Ｇ信号 中应用较多 。 有滤波器 和小波变换两种 ． 中小波变 其 的小波系数进行处理 ． 然后对信 号进行小波重构 即可达到对信号的消 换是近年来发展起来的一种新技术 ． 特别适合 Ｓ Ｅ Ｍ Ｇ等非稳定信号 的 噪之 目的。对信号消噪实质上是抑制信号 中的无用部分 ． 恢复信号 中 分析 。 小波变换是空间（ 时间） 率的局 部变换 ． 和频 通过伸缩和平移等运 有用部分的过程 算功能可对 函数或信号进行多尺度的细化分析 ． 能有效 地从信 号 从而 般地 ， 一维信号消噪的过程可分 为如下 ３ 个步骤 ： 中提取信息 。本文 中利用小波变换的这 一特点 ， 选取适 当的小波 函数 （） １一维信号 的小波分解 。 选择一个小波并确定分解 的层次 。 然后 和分解水平后对 Ｓ Ｅ Ｍ Ｇ信号进行多尺度分解 ． 通过数据重构 过程 中小 进行分解计算 ： 波系数的选 择． 到对 Ｓ Ｅ 达 Ｍ Ｇ去除噪声的 目的。 （） ２小波分解高频系数的阈值量化 。对各个 分解 尺度下 的高频 系 数选择一个 阈值进行软 阈值量化处理 ： １ 原理 （） ３ 一维小波重构 。根据小波分解的最底层低频系数和各层高频 １ 离散 小波的定义 ． １ 系数进行一维小波重构 这 ３ 步骤 中，最关键的是如何 选择阈值及 如何进 行阈值 量化 ． 个 ｆ 在某种程度 上 ． 它关系到信号消噪的质量 小波分析进行 消噪处理一般有下述 ３ 种方法 ： （） １ 系统默认 阈值消 噪处理 。 （） ２给定阈值消噪处理 。 在实际 的消噪处理过程 中． 阈值往往可通

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。

肌电信号滤波方法一、引言肌电信号是指肌肉收缩时产生的电信号，通常用于评估肌肉功能和控制。

但是，由于肌电信号受到许多干扰因素的影响，如运动伪迹、电源干扰和生物噪声等，因此需要进行滤波以提高信号的质量和准确性。

二、常见的肌电信号滤波方法1. 低通滤波低通滤波是指将高于某个特定频率的信号部分截断，只保留低于该频率的部分。

在肌电信号处理中，通常使用20-500Hz之间的低通滤波器来去除高频噪声。

这种方法可以有效去除高频噪声，但可能会影响到有用信息。

2. 高通滤波高通滤波是指将低于某个特定频率的信号部分截断，只保留高于该频率的部分。

在肌电信号处理中，通常使用10Hz以上的高通滤波器来去除运动伪迹和直流偏移。

这种方法可以有效去除低频噪声和伪迹。

3. 带阻滤波带阻滤波是指将某个特定频率范围内的信号部分截断，只保留该范围外的部分。

在肌电信号处理中，通常使用50Hz左右的带阻滤波器来去除电源干扰。

这种方法可以有效去除特定频率范围内的噪声。

4. 移动平均滤波移动平均滤波是指将一段时间内的信号取平均值作为该时间点的输出值。

在肌电信号处理中，通常使用3-10ms不等的时间窗口进行移动平均滤波。

这种方法可以有效去除高频噪声和伪迹。

5. 小波变换滤波小波变换是一种数学方法，可以将信号分解成多个尺度和频率上不同的子信号。

在肌电信号处理中，通常使用小波变换将原始信号分解成多个子信号，并对每个子信号进行不同程度的加权合成来重构原始信号。

这种方法可以有效去除多尺度和多频率上的噪声。

三、如何选择合适的滤波方法1. 根据需要去除哪些干扰因素选择相应类型的滤波器。

2. 根据实际情况选择合适的截止频率、时间窗口或小波变换参数。

3. 对于不同的信号特征和应用场景，可以结合多种滤波方法进行组合使用。

四、滤波效果的评估1. 比较原始信号和滤波后的信号的频谱、功率谱、时域波形等特征，评估滤波效果。

2. 根据实际应用需求，比较滤波前后信号的相关性、幅值、斜率等指标，评估滤波效果。

表面肌电信号的降噪处理李佳妮;王云峰【摘要】表面肌电信号是一种易受多种噪声影响的生物电信号,其中以工频干扰、基线漂移、白噪声等干扰尤为严重.通过分析噪声干扰的特点,结合表面肌电信号特征,选取频谱插值法在频域内消除了工频干扰;利用形态学滤波的开闭运算得到基线漂移特征,从而滤除了基线漂移;基于经验模态分解(EMD)得到的本质模态函数分析消除了白噪声.实验结果表明:上述滤波方法在不损坏有用信号的前提下,可以实现较为满意的滤波效果.%Surface electromyography(sEMG) signal is noise-sensitive biological signal,particularly susceptible to power frequency,baseline drift,white noise.Based on analysis on features of noise interference and combined with feature of sEMG signal,use spectrum interpolation method to eliminate working frequency interference in frequency domain.And utilize opening and closing operation of morphological filtering to acquire characteristics of baseline drift,so as to remove baseline drift from the signal.Based on analysis on intrinsic mode functions obtained by empirical mode decomposition (EMD),white noise can be eliminated.Experimental results show that the above filtering method can achieve satisfied filtering effect without damaging useful signal.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)007【总页数】4页(P42-44,49)【关键词】表面肌电信号;频谱插值;形态学滤波;经验模态分解【作者】李佳妮;王云峰【作者单位】中国科学院大学中国科学院微电子研究所新一代通信射频芯片技术北京市重点实验室,北京100029;中国科学院大学中国科学院微电子研究所新一代通信射频芯片技术北京市重点实验室,北京100029【正文语种】中文【中图分类】TP274.2在人体进行抓握、运动、说话等动作时，大脑会向神经元发送信号，神经元接收信号后刺激肌肉纤维执行动作，执行过程中肌肉所产生的电活动在人体皮肤表面叠加形成了表面肌电(surface electromyography,sEMG) 信号。

面向表面肌电信号检测的电路降噪算法与优化随着科技的不断进步，人们对健康的关注也越来越多。

表面肌电信号检测技术作为一种非侵入性的生物信号检测方法，被广泛应用于医学、康复等领域。

然而，由于受到生物信号的微弱干扰以及电路自身的噪声等因素的影响，提取有效的信号成为了一个具有挑战性的问题。

因此，本文将围绕面向表面肌电信号检测的电路降噪算法与优化展开探讨。

一、电路降噪算法的原理与方法表面肌电信号是一种微弱的生物电信号，易受到噪声的影响。

为了提高信号的质量，降低噪声的干扰，需要借助电路降噪算法进行处理。

常见的降噪算法有滤波算法、小波变换算法等。

1. 滤波算法滤波算法是一种常用的信号降噪方法。

根据信号的特点，可以选择低通滤波、高通滤波或带通滤波等不同类型的滤波器进行处理。

低通滤波器可用于去除高频噪声，高通滤波器可用于去除低频噪声，而带通滤波器则可以同时去除高频和低频噪声。

根据实际需求选择合适的滤波算法进行降噪处理。

2. 小波变换算法小波变换是一种将信号分解为不同尺度的频带的方法，可以有效地降低噪声的干扰。

通过对信号进行小波分解和小波重构，可以实现信号的去噪处理。

小波变换算法较滤波算法更具优势，可以更好地保留信号的特征信息。

二、电路优化方法与技术除了进行降噪处理，优化电路本身的性能也可以提高信号检测的效果。

下面将介绍一些常见的电路优化方法与技术。

1. 前端电路设计优化前端电路是表面肌电信号检测电路的入口，其设计对信号的质量有着重要影响。

在前端电路设计中，可以采用差分放大、抗干扰技术等方法来提高信号的抗干扰能力和灵敏度，从而减少噪声的干扰。

2. 电源抑制技术电源干扰是影响信号检测准确性的一个重要因素。

为了降低电源干扰对信号的影响，可以采用电源抑制技术进行优化。

该技术通过合理设计电源线路、增加滤波电容等方式来降低电源干扰的影响。

3. 增益控制与自适应滤波为了保证信号的传输准确性，可以根据信号的幅值大小进行增益控制，使得信号在传输过程中不会因为幅值的变化而失真。

表面肌电信号检测电路的设计原理解析本文将对表面肌电信号检测电路的设计原理进行详细解析。

肌电信号是指由人体肌肉运动产生的微弱电信号，通过对这些信号的检测和分析可以获得关于肌肉运动状态和肌肉疲劳程度等信息。

而表面肌电信号检测电路的设计是实现对这些信号的采集和处理的关键。

一、肌电信号检测原理肌肉的运动是由神经系统发出指令，刺激肌肉产生收缩并产生电信号。

这些电信号可以通过电极传感器采集到并转换成模拟电压信号。

肌电信号通常是微弱的，所以需要采用放大电路将信号放大到适合测量的范围。

另外，由于肌电信号中可能存在伪迹干扰，还需要进行滤波和去噪处理。

二、表面肌电信号检测电路设计要点1. 电极选择：电极的选择是影响肌电信号检测准确性的关键因素。

常用的电极有干接触电极和湿接触电极。

干接触电极适合短时的检测，但容易引起伪迹干扰；湿接触电极适合长时间的检测，但需要液体介质。

根据实际需求选择适当的电极。

2. 放大电路设计：放大电路需要对肌电信号进行放大，同时还需要抑制伪迹干扰。

通常采用差分放大器结构，通过调节放大倍数和增益控制，合理放大信号同时降低噪音。

3. 滤波和去噪：肌电信号中可能存在各种频率的噪音和伪迹。

通过滤波电路，能够滤除不需要的高频噪音和低频漂移，保留有用的信号。

去噪处理可以通过数字滤波算法来实现，如均值滤波、中值滤波等。

4. AD转换器：肌电信号处理完毕后，需要通过模数转换（ADC）将模拟信号转换为数字信号，以便于计算机或其他设备进行进一步处理和分析。

AD转换器的选择要考虑分辨率和采样率等参数，以保证信号的准确性和完整性。

5. 电源和接地设计：为了稳定的供电和减少电磁干扰，电源和接地设计也是电路设计中需要注意的因素。

可以采用稳压电源和良好的接地布线来提高电路的性能。

6. 软件设计：在电路设计完成后，还需要进行相应的软件设计，以实现对肌电信号的保存、分析和可视化显示等功能。

这涉及到嵌入式系统的编程和界面设计等内容。

表面肌电信号检测电路的放大器设计与噪声分析对于表面肌电信号的检测电路来说，放大器的设计和噪声分析是非常重要的方面。

本文将介绍表面肌电信号检测电路放大器的设计原理和噪声分析方法。

我们将深入探讨这两个方面，并提供一些实际案例和技术指导，以帮助读者更好地理解和应用。

一、放大器设计放大器是表面肌电信号检测电路中的关键部件之一。

它的主要作用是将微弱的肌电信号放大到适合测量和分析的范围内。

在进行放大器设计时，我们需要考虑以下几个关键因素：1. 频率响应：表面肌电信号的频率范围一般在10Hz到500Hz之间。

放大器必须能够在这个频率范围内保持相对平坦的增益响应，以确保准确的信号放大。

2. 噪声特性：由于表面肌电信号是微弱的生物电信号，放大器必须具有很低的噪声水平。

低噪声放大器可以帮助提高信号的信噪比，从而更好地提取有用的生物电信号。

3. 输入阻抗：放大器的输入阻抗应该足够高，以确保信号源不被放大器本身的阻抗所影响。

一般来说，输入阻抗应该在100兆欧姆以上，以满足表面肌电信号检测的要求。

4. 输出阻抗：放大器的输出阻抗应该尽可能低，以便有效地传输信号和减少干扰引入。

基于以上要求，我们可以选择一些常用的放大器电路拓扑结构，如差分放大器、运放放大器等。

根据具体需求，我们可以做出适当的选择和调整。

在进行实际电路设计时，还需要注意电源噪声的抑制和电路的稳定性，以避免产生不必要的干扰和失真。

二、噪声分析噪声是表面肌电信号检测电路中的一个常见问题。

噪声可以来自各种各样的源，如电源、电路元件和环境。

因此，在进行噪声分析时，我们需要从源头入手，逐个分析和优化。

首先，电源噪声是一个重要的噪声源。

当设计电源供电电路时，我们应该选择低噪声的电源，例如线性稳压器或低噪声开关稳压器。

此外，还可以采用滤波电容和地线设计来有效地抑制电源噪声的传播。

其次，电路元件本身也会引入噪声。

例如，运放引入的噪声主要来自其输入电压噪声和电流噪声。

在选择运放时，我们应该注重其噪声指标，尽量选择低噪声的运放器件。