基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法_席旭刚

图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

表面肌电分析

表面肌电简介及分析方法 一、表面肌电信号概念 表面肌电信号 (surface electrom yographic signal, sEMG 信号)是从皮肤表面 通过电极引导并放大，显示记录神经肌肉活动时的生物电信号，主要是浅层 肌肉和神经干综合的电活动。表面肌电信号主要有参与活动的运动单位数量、放电频率、同步化程度、募集的模式等有关。 二、表面肌电信号主要是通过时阈和频阈两个方面进行分析 1、sEMG 信号的时域分析方法 时域分析用于刻画肌电图时间序列的振幅特征，主要指标包括积分肌电（integrete EMG，iEMG）、均方根值（root mean square，RMS）、平均振幅（MA）。 积分肌电值（integrated EMG, iEMG）是一段时间内肌肉中参与活动的运动单 位放电总量，其值大小在一定程度上反映参加工作的运动单位的数量多少和 每个运动单位的放电大小。用来分析在单位时间内肌肉的收性。 平均振幅表示肌电信号的强弱，其大小与参与活动的运动单位数目和放电频率的同步化程度有关。 2、sEMG 信号的频域分析方法 频阈方面的分析主要是在频率维度上反映 sEMG 的变化，表面肌电信 号的频域分析广泛应用于肌肉疾病诊断和肌肉疲劳检测。利用表面肌电信号进行傅立叶转换（FFT），获得的频谱或功率谱反映信号在不同频率上的变化。常用指标有平均功率频率（Mean Power Frequency, MPF）和中位频率（Median Frequency, MF）。 MF 指放电频率的中间值，即肌肉收缩过程中放电频率的中间值，一般也 是随着运动时间的增大而呈递减的趋势。。由于骨骼肌中快慢肌纤维组成比例不同，导致不同部位骨骼肌之间的 MF 值不同。快肌纤维兴奋表现在高频放电，慢肌纤维则在低频。一般在中高强度的运动时，MPF 和 MF 值会有所下降，频谱左移，则说明局部肌肉出现疲劳。并且导致反映频谱曲线特征的 MPF 和 MF 产生相应的下降。 3、sEMG在肌肉功能评价中的应用 （Ⅰ）利用sEMG评价肌肉疲劳 MPF或MF随肌肉活动持续时间的延长或肌肉活动次数的增加呈线性 规律下降，且下降速度主要与负荷大小或肌肉疲劳程度相关， （Ⅱ）利用sEMG预测肌纤维类型 表面肌电信号特征（主要是MPF）与肌肉中Ⅰ型肌纤维的比例呈线性负相关，或与Ⅱ型肌纤维的比例呈线性正相关 （Ⅳ）利用sEMG研究肌肉活动的协调程度

如何学习数字信号处理

如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。

表面肌电信号检测系统

信号处理 综合实训报告 题目表面肌电信号检测 学院通信与信息工程学院 专业及班级电子信息科学与技术1202 姓名李娟 学号 1207080205 指导教师赵谦 日期 2015年11月19日

一、研究的目的、意义 目的：表面肌电信号的检测主要是为了临床诊断及康复医学、运动医学等领域的研究分析。意义:表面肌电（surface electromyography, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化经表面电极引导、放大、显示和记录所获得的一维电压时间序列信号，其振幅约为0-5mV，频率0-500Hz，信号形态具有较强的随机性和不稳定性。与传统的针式肌电图相比，sEMG的空间分辨率相对较低，但是探测空间较大，重复性较好。基础研究表明，sEMG 信号源于大脑运动皮层控制之下的脊髓α运动神经元的生物电活动，信号的振幅和频率特征变化取决于不同肌肉活动水平和功能状态下的运动单位活动同步化、肌纤维募集等生理性因素，以及探测电极位置、信号串线（crosstalk）、皮肤温度、肌肉长度和肌肉收缩方式等测量性因素的共同作用。在控制良好的条件下，上述sEMG 信号活动的变化在很大程度上能够定量反映肌肉活动的局部疲劳程度、肌力水平、肌肉激活模式、运动单位兴奋传导速度、多肌群协调性等肌肉活动和中枢控制特征的变化规律，因而对于体育科学研究、康复医学临床和基础研究等具有重要的学术价值和应用意义。随着人们对肌电信号研究与了解的日益深入和肌电检测技术的进步，肌电信号处理手段的发展与肌电信号处理的广泛应用成为肌电信号研究的一个突出特点。肌电检测不仅是基础研究的需要，而且对于了解人体神经系统信息及康复工程都有着深远的意义。 二、实训内容 本组内容：肌电信号时域波形及频谱在上位机中的显示与处理 软件环境：LABVIEW 具体工作：LABVIEW和VISA的安装配置，程序的设计及后期的调试，以实现用LABVIEW进行串口通信,将所得数据转换并显示为波形的目的。 三、方案设计、工作流程 方案设计：

表面肌电信号采集概论

表面肌电信号采集（硬件部分）报告一．研究背景 肌肉收缩时伴随的电信号，表面肌电信号是各个运动单元动作电位在表面电极处之和，是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。本课程设计通过表面肌电信号幅值的检测，实现对手指运动或抓握力量的识别。 图一表面肌电信号 图2 手指运动的肌电信号 肌电信号特性 设计肌电信号采集系统，首先要了解并分析肌电信号的特性，明确肌电信号的特性能够更好的滤除噪声，更好的设计肌电采集系统。 肌电信号发源于作为中枢神经一部分的脊髓中的运动神经元。运动神经元的细胞体处在

其中，其轴突伸展到肌纤维处，经终板区（哺乳类神经肌肉接头为板状接头，故称终板或称运动终板motor endplate）与肌纤维耦合（是生化过程性质的耦合）。与每个神经元联系着的肌纤维不只一条。这些部分合在一起，构成所谓运动单位，如图（2.1）。 运动单位是肌肉的最小功能单位并能被随意地激活，它由受同一运动神经支配的一群肌肉纤维组成，肌电信号(EMG)是由不同运动单位的运动单位动作电位motor unit action potential，MUAP)组成。 肌电信息与肌肉收缩的关系可以概述如下：由中枢神经系统发出传向运动神经末梢分支的运动电位，传递着驱使肌肉收缩的信息。由于神经末梢分支的电流太小，常不足以直接兴奋大得多的肌纤维，但是通过神经肌肉接头处的特殊终板的类似放大作用，这样就爆发一个动作电位沿着肌纤维而传播，在动作电位的激发下随之产生一次肌肉收缩。这种兴奋和收缩之间的联结是通过肌纤维内部特殊的传导系统实现的，因此，可以明确以下概念：1）动作电位不是肌肉收缩的表现，而是发动肌肉收缩机制的重要部分。 2）由于肌肉信号只与给予肌肉的指令成比例，因此肌肉实际上不需要产生力，但工作了的肌肉仍然是发放肌电的适当源泉。各肌纤维在检测点上表现出的电位波形，其极性与 终板和检测点的相对位置有关（例如图2.2上纤维1和n引起的电位波形与纤维2，3引起的电位波形反向）。又和纤维与检测点间的距离有关，相距愈远，幅度愈小。

图像去噪方法

图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

Glazer表面肌电评估解读

Glazer表面肌电评估解读

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1、评价流程设计： Pre－baseline：60秒放松测试60秒 Fastflick/rest：2秒×5次/10秒快速收缩5次/放松10秒 Tonic contraction：10秒/10秒收缩10秒/放松10秒 Duration ：60秒持续收缩60秒 Post－baseline：60秒后基线60秒 2、评估指标解释; A、RMS(均方根值)/单位uv(微伏)：反应患者盆底肌收缩或者放松是的表面肌电值，幅值的增加表明肌力的增强，也就是说RMS与肌力成正比。 3、肛肠科盆底肌表面肌电评估统计数值（参考值）： 部位指标 时间段 Pre-b aseline 静息平 均值 Mean Fastflick 快速收缩 的最大值 Maximum Tonic 最大收缩 值 Maximum Duration 持续收缩 的平均值 Mean Post－ baseline 静息值 阴道RMS 2 35－37.5 25 20 2 部位指标 时间段 Pre－b aseline 静息值 Fastflick 快速收缩 Tonic 最大收缩 Duration 持续收缩 Post－ baseline 静息值 肛门RMS最大值 （max）4 以 下 正 常 70以 上 正 常 40以 上 正 常 25以 上 正 常 4 以 下 正 常 4-5 基 本 正 40-50 基 本 正 35-40 基 本 正 20-25 基 本 正 4-5 基 本 正

阵列式表面肌电信号采集仪_赵章琰

第23卷 第12期 电子测量与仪器学报 Vol. 23 No. 12 · 88 · JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT 2009年12月 本文于2009年6月收到。 * 基金项目:国家自然科学基金(编号：30870656)资助项目 阵列式表面肌电信号采集仪* 赵章琰 陈 香 雷培源 杨基海 (中国科学技术大学电子科学与技术系, 合肥 230027) 摘 要: 采用阵列式电极, 通过空间滤波方法可提高表面肌电信号的MUAP 分辨能力。本文实现的阵列式表面肌电信号采集仪由表面肌电电极阵列、信号调理电路和数据采集部分构成。表面肌电电极阵列实现了镀金圆盘式和弹簧探针式两种类型, 信号调理电路对电极上的肌电信号进行放大和滤波, 数据采集部分将调理后的信号转换成数据并进行显示和存储。电极阵列和前级信号调理电路集成在一起, 有效的降低了微弱信号通过导线传输所引入的干扰。通过实验, 验证了这种阵列式表面肌电采集仪在研究肌肉中动作电位传播和利用空间滤波提高MUAP 分辨力的可行性, 并证实了镀金圆盘式电极在降低噪声方面、弹簧探针式电极在缩短MUAP 时长方面的优势。 关键词: 表面肌电电极阵列；镀金圆盘；弹簧探针；空间滤波；MUAP 时长 中图分类号: R318.6 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 310.6140 Array acquisition instrument for surface electromyogram Zhao Zhangyan Chen Xiang Lei Peiyuan Yang Jihai (University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) Abstract: The discrimination of MUAP from surface Electromyogram (sEMG) can be improved by using elec-trodes array and space filtering method. According to this principle, an array acquisition instrument for sEMG was de-veloped in this paper, containing sEMG electrodes array, signal conditioning circuits and a data acquisition part. Gold plated disk shaped electrodes and spring probe electrodes built up two different kinds of sEMG electrode array; The conditioning circuit amplifies and filters the signal form electrode array; The data acquisition part converted the condi-tioned signal to digital for display and storage. The electrode array is integrated with the first-stage conditioning circuit, in order to prevent interferences of weak signal transmission through wires. It is proved that the array acquisition in-strument can be used in the research of action potential transmission in muscles, and it can improve the discrimination of MUAP by using space filtering method. It is also proved that the gold plated disk shaped electrodes work better in noise reduction and the spring probe electrodes work better in reducing the MUAP duration. Keywords: sEMG electrode array; gold plated disk shaped electrode; spring probe electrode; space filtering; MUAP duration 1 引 言 表面肌电(surface electromyogram, sEMG)是从皮肤表面检测相应位置内部肌肉肌电图的方法, 这种方法与传统的针电极EMG 相比, 具有无痛苦无损伤的优点。表面肌电信号事实上是肌肉上各点的运动单位动作电位(motor unit action potentials, MUAP) 通过皮下组织和皮肤, 在皮肤表面的叠加。所以跟针电极EMG 相比, 它不利于区分出各个MUAP, 在医疗诊断中的应用受到限制。 研究表明, 通过空间滤波的方法可以提高对表面肌电信号MUAP 的分辨能力。空间滤波的基本思想是采集皮肤表面多点的表面肌电信号, 通过线性变换尽可能的反演出肌肉内部的电位活动。这种方

什么是数字信号处理

什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%

表面肌电信号实验手册总结

实验基于sEMG时域特征特的动作识别 一、实验目的 1.了解肌电信号常用的时域分析方法； 2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别； 二、实验设备 1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡； 2.32位Windows XP台式机（Matlab 7.0软件）； 3.802.11b/g无线网卡； 三、实验内容 （1）学习信号的基本去噪方法，并用MATLAB实现； （2）学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度（WL）符号改变数（SSC）、过零点（ZC）、威尔逊赋值（WAMP）等特征的提取； （3）学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。 学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取（选取一种特征）、基于特征的动作识别的MATLAB程序。 四、实验原理 （1）小波去噪 小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。 小波去噪的基本原理图如下

（2） 特征提取 时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。 最常用的方法有：方差，过零点数（Zero Crossing, ZC ），Willison 幅值（Willison Amplitude, WAMP ），绝对值平均值 (Mean Absolute Value, MA V ）和波形长度（Wave length ，WL ）等。在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。我们主要介绍一下几种方法： 过零率（ZC ）：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。计算方式如下： )(),sgn(11δ≥-+-++k k k k x x x x （1） Willison 幅值：是由Willison 提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，对Willison 幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为V μ100~50 是最合适的阈值范围。其数学表示公式如公式（3-3）。 ∑=+-=N t i i x x f WAMP 1 1 （2） 其中：?? ?>=otherwise x if x f 阈值 01 )( 波形长度（WL ）：它是对某一分析窗中的波形长度的统计，波长可以体现该样本的持续时间、幅值、频率的特征。 ∑-=-+=1 1 ) ()1(1N i i x i x N WL （3） 符号改变斜率（SSC ）：为信号的的频率性能提供了一些附加信息，对于3个连续的采样点，给定阈值ω，通过下面的公式计算波峰波谷的个数。 ()()()N i x x x x i i i i ,,1,11 =≥-?-+-ω （4） （3） 神经网络 BP 神经网络又称误差反向传播（Back Propagation ），它是一种多层的前向型神经网络。在BP 网络中，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。所谓的反向传播是指误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行的。标准的BP 网络采用梯度下降算法，与Widrow-Hoff 学习规则相似，网络权值沿着性能函数的梯度反向调整。

表面肌电信号数字传感器

表面肌电信号数字传感器 介绍了表面肌电信号数字传感器的设计方法。根据表面肌电信号产生特点和采集技术的基本要求，研究电极的形状和正确的放置方法，采用仪用放大器INA128设计前置放大电路。设计有源滤波器，应用串行A/D转换芯片输出数字信号。实验表明，该方法可以提高信噪比，减小噪声，有效地提取出表面肌电信号。 1 引言 表面肌电（surface electromyography, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化经表面电极引导、放大、显示和记录所获得的一维电压时间序列信号，其振幅约为0-5000μV，频率0-1000Hz，信号形态具有较强的随机性和不稳定性。与传统的针式肌电图相比，sEMG的空间分辨率相对较低，但是探测空间较大，重复性较好，对于体育科学研究、康复医学临床和基础研究等具有重要的学术价值和应用意义[1]。 人体是一导电体，工频干扰及体外的电场、磁场感应都会在人体内形成测量噪声，干扰sEMG的检测，所以信号的滤波和电路的屏蔽成为表面肌电信号数字传感器设计的重点。分为几个部分：电极、放大电路、滤波电路、A/D转换。 2 电极的设计 本文电极极片的基体用铜制作，表面镀银，其形式采用常用的双极型，并在两个电极中间插入了一个参考电极，也称作无关电极，以利于降低噪声，提高对共模信号的抑制能力。为了消除来自电源线的噪声，采用差动放大的方法。 肌电信号由两个电极来检测，两个输入信号“相减”，去掉相同的“共模”成份，只放大不同的“差模”成份。任何噪声如果离检测点很远，在检测点上将表现为“共模”信号;而检测表面附近的信号表现为不同，将被放大。因此，相对较远处的电力线噪声将被消除，而相对比较近处的肌电信号将被放大。其准确性由共模抑制比（CMRR）来衡量[2]。 肌电信息在人体组织（容积导体）内的传递，会随着距离的增加而很快衰减。因此电极宜贴放在肌电发放最强的肌腹部，以减少邻近肌肉的肌电干扰（串音）。采用较小的电极可提高选择性，但会增加电极与皮肤间的接触阻抗。 3 放大电路的设计 人体肌肉组织是皮表肌电的信号源，它发放的肌电经过皮下软组织的体电阻传输至皮肤表面，体电阻约数百欧姆，但是，表面电极与皮肤之间的接触阻抗比较高，约几千欧姆。接触电阻还受接触松紧程度、皮肤清洁程度、湿度、四季时令变化等多种因素影响，变化很大[3]。由此可见，对于放大器来说，肌电信号源是一个高内阻的信号源。 在设计肌电信号放大电路时，着重考虑了以下问题：1.高增益：表面肌电信号幅度约在分布μV～mV数量级之间，是一种极其微弱的信号，要将其放大到一伏左右才能方便使用，所以将放大器的增益设置在80dB。2.高共模抑制比：表面肌电信号的采集易受50Hz工频电源及其它高频电噪声的干扰。但这些干扰信号在放大器的输入端表现为同幅同相的信号——共模信号，因此选用高共模抑制比的放大电路对干扰信号进行抑制。3.高输入阻抗：肌肉组织与电极之间的接触阻抗可能在相当大的范围内变化，天气干燥地区，接触电阻甚至高达几万欧姆，在这种条件下，即使放大器的共模比极优良，如果输入阻抗不够高，共模干扰信号也会造成输出误差。因此必须提高放大器的输入阻抗。 根据以上所述，设计的肌电信号采集电路要求具有高增益、高输入阻抗、高共摸抑制比（CMRR）、低零漂、低失调、低功耗、尤其是低的1/f噪声电压。本文选用德州仪器（Texas

基于matlab的脑电信号处理

航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理

二О一三年四月

摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为

表面肌电分析系统1

表面肌电分析系统 项目计划书 >>>成人康复

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一、项目提供方简介 二、为什么要定量评定 三、为什么要定制方案 四、为什么是表面肌电分析系统（Flexcomp Infiniti System） 1.产品概述 2.定量评定 3.完美方案 4.功能拓展 5.生物反馈训练 五.部分客户名单 六.效益分析 1.收费标准：（以江苏地区收费为例） 2.治疗收费： 七.文献支持

一、项目提供方简介——南京伟思医疗科技有限责任公司 南京伟思医疗科技有限公司公司成立于2001年，是专业从事医疗器械、生物医学工程、家庭健康产品以及计算机软件开发、生产、销售为一体的高新技术企业。经过十余年的辛勤耕耘，目前已经发展

成为一家拥有自主研发能力、优良的产品线、先进的商业模式、优良的服务、强大的技术能力、优秀的年轻团队、完善的管理体系和积极进取的企业文化的中国知名的医疗器械及家用健康产品供应商。 公司积极与国内数百家公司机构、上千家医院及近万名个人用户进行了友好的合作，使我们的产品成为中国心理学、康复医学及家用健康领域具有影响力和竞争力的品牌之一。伟思公司设立职能部门、供应链、战略产品部、安思定事业部、市场部、客户部、渠道部。 伟思公司还将一如既往提升服务，全力支持我国康复事业的向前发展。 二、为什么要定量评定？ “在康复领域中，康复评定是一项基本的专业技能，是制定出好的治疗计划的基础。只有通过全面的、系统的和相近记录的康复评定，才有可能确定病人的具体问题，制定相应的干预计划。”“可以这样说，没有评定，就没有康复。”

目前在临床上经常使用的评定方法有定性评定、半定量评定和定量评定。定性评定容易受评定者和被评定者主观因素的影响，从而使分析结果有很大程度的模糊性和不确定性。这种不确定性有时会因为评定医师的差异性，而使结果差异被主观放大。 最常见的半定量评定方法以量表法最为常见。半定量评定的方法可以数量化地反映被试者的功能障碍水平和特点，但是由于两个分数相同的患者其功能障碍可以不同，他们可在不同的活动中得分或丢分，精确度不高。因此，不同患者之间的功能活动的潜在差异可能被掩盖，而且量表法的有效性在很大程度上取决于评定量表的可靠性。 定量评定，最突出的优点是将障碍的程度量化，相比定性分析和半定量评定而言，更精确、更客观、更详实。通过定量分析可以让研究者对对象的认识进一步精确化，更科学的揭示规律，把握本质，理清关系，预测疾病的发展趋势，并且制定相应的具体治疗计划。 三者比较发现，定量评定没有定性分析和办定量评定的固有缺点——主观误差，这使这种分析方式容易被重复，而且能够实现数据采集的完整性，科学的数据分析和处理，更易被广泛接受与推广。 三、为什么要定制方案？

基于matlab的脑电信号处理

南京航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 姓名陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理 二О一三年四月

摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为“α波阻断”。一

表面肌电图的分析与应用研究

4 表面肌电图的分析与应用研究 表面肌电（surface electromyography, sEMG）图在电生理概念上虽然与针电极肌电图相同，但表面肌电图的研究目的，所使用的设备以及数据分析技术与针电极肌电图是有很大区别的。相对与针电极肌电图而言，其捡拾电极为表面电极。它将电极置于皮肤表面，使用方便，可用于测试较大范围内的EMG信号。并很好地反映运动过程中肌肉生理生化等方面的改变。同时，它提供了安全、简便、无创的客观量化方法，不须刺入皮肤就可获得肌肉活动有意义的信息，在测试时也无疼痛产生。另外，它不仅可在静止状态测定肌肉活动，而且也可在运动过程中持续观察肌肉活动的变化；不仅是一种对运动功能有意义的诊断方法，而且也是一种较好的生物反馈治疗技术[50]。 4.1 肌电（electromyography, EMG）信号的产生原理及模式 4.1.1肌电信号的产生原理 肌肉收缩的原始冲动首先来自脊髓，然后通过轴突传导神经纤维，再由神经纤维通过运动终板发放冲动形成肌肉收缩，但每根肌纤维仅受一个运动终板支配，该运动终板一般位于肌纤维的中点。当神经冲动使肌浆中Ca2+浓度升高时，肌蛋白发生一系列变化，使细胞丝向暗带中央移动，与此相伴的是A TP的分解消耗和化学能向机械功的转换，肌肉完成收缩。在肌肉纤维收缩的同时也相应地产生了微弱的电位差，这就是肌电信号的由来。 人体骨骼肌纤维根据功能分为Ⅰ型慢缩纤维，又称红肌，亦即缓慢-氧化型肌纤维；Ⅱa型和Ⅱb型快缩纤维，又称白肌。“红肌”力量产生较慢，其特点是ATP产生是氧化代谢产生的（即其含有较高的氧化能力），可以维持较长的工作时间，作用主要为保持耐力。快肌纤维则主要是无氧酵解（糖原代谢）途径，故在相对较短的时间内，易产生疲劳和乳酸堆积[46]。所以，不同纤维类型因其收缩类型不同，能量代谢改变不同，生理作用不同，故其收缩时的肌电信号也有不同特征，故而肌电信号反过来也可相应反映耐力、生化改变，也就是疲劳度、代谢等方面的情况。 4.1.2表面肌电信号产生的模式 肌肉内组成单一运动单位的肌纤维，都被包围在兴奋和未兴奋的众多肌纤维及其它导电性良好的体液和组织中，各肌纤维动作电位的产生和传导都会在其外部介质中形成“容积导体导电”现象。产生动作电位的各肌纤维形成一个共同的

表面肌电信号数字传感器设计

表面肌电信号数字传感器的设计 1. 引言 表面肌电（surFace ElectroMyoGraphy, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化。经表面电极引导、放大、显示和记录所获得的一维电压时间序列信号，其振幅约为0-5000μV，频率0-1000Hz，信号形态具有较强的随机性和不稳定性。与传统的针式肌电图相比，sEMG的空间分辨率相对较低，但是探测空间较大，重复性较好，对于体育科学研究、康复医学临床和基础研究等具有重要的学术价值和应用意义[1]。 人体是一导电体，工频干扰及体外的电场、磁场感应都会在人体内形成测量噪声，干扰sEMG的检测，所以信号的滤波和电路的屏蔽成为表面肌电信号数字传感器设计的重点。装置主要分为以下几个部分：电极、放大电路、滤波电路、A/D转换。 2. 电极的设计 本文电极极片的基体用铜制作，表面镀银，其形式采用常用的双极型。并在两个电极中间插入了一个参考电极，也称作无关电极，以利于降低噪声，提高对共模信号的抑制能力。为了消除来自电源线的噪声，采用差动放大的方法。 肌电信号由两个电极来检测，两个输入信号“相减”，去掉相同的“共模”成份，只放大不同的“差模”成份。任何噪声如果离检测点很远，在检测点上将表现为“共模”信号；而检测表面附近的信号表现为差模信号，将被放大。因此，相对较远处的电力线噪声将被消除，而相对比较近处的肌电信号将被放大。其准确性由共模抑制比（CMRR）来衡量[2]。 肌电信息在人体组织(容积导体)内的传递，会随着距离的增加而很快衰减。因此电极宜贴放在肌电发放最强的肌腹部，以减少邻近肌肉的肌电干扰(串音)。采用较小的电极可提高选择性，但会增加电极与皮肤间的接触阻抗。 3. 放大电路的设计 人体肌肉组织是皮表肌电的信号源，它发放的肌电经过皮下软组织的体电阻传输至皮肤表面，体电阻约数百欧姆。但是，表面电极与皮肤之间的接触阻抗比较高，约几千欧姆。接触电阻还受接触松紧程度、皮肤清洁程度、湿度、四季时令变化等多种因素影响，变化很大[3]。由此可见，对于放大器来说，肌电信号源是一个高内阻的信号源。 在设计肌电信号放大电路时，着重考虑了以下问题： 1．高增益：表面肌电信号幅度约在分布μV～mV数量级之间，是一种极其微弱的信号，要将其放大到一伏左右才能方便使用，所以将放大器的增益设置在80dB。 2．高共模抑制比：表面肌电信号的采集易受50Hz工频电源及其它高频电噪声的干扰。但这些干扰信号在放大器的输入端表现为同幅同相的信号——共模信号，因此选用高共模抑制比的放大电路对干扰信号进行抑制。 3．高输入阻抗：肌肉组织与电极之间的接触阻抗可能在相当大的范围内变化，天气干燥地区，接触电阻甚至高达几万欧姆，在这种条件下，即使放大器的共模比极优良，如果输入阻抗不够高，共模干扰信号也会造成输出误差。因此必须提高放大器的输入阻抗。 根据以上所述，设计的肌电信号采集电路要求具有高增益、高输入阻抗、高共摸抑制比(CMRR)、低零漂、低失调、低功耗、尤其是低的1/f噪声电压。本文选用德州仪器（Texas Instruments）公司的Burr-Brown系列的同相并联差动三运放仪表放大器INA128PA为核心器件搭建了前置放大电路，获得了良好的电路效果。该芯片内部原理电路图如图1所示。