The invention discloses an EMG signal processing and feature extraction method based on the micro controller, including signal acquisition, amplification processing window moving average processing, threshold processing and waveform length feature extraction of four steps; wherein, the amplified signal acquisition processing by the hardware is completed by three point differential input electrode surface EMG signal acquisition window function; moving average process in minimal computation of signal smoothing; threshold processing in little calculation quantity from EMG signals extracted from muscle contraction diastolic state; waveform feature extraction process to obtain the amplitude characteristic waveform changes in the amount of computation under the minimum. The method of the invention can be applied to the micro controller with extremely limited computing resources and storage resources, and can obtain the characteristics of the muscle contraction relaxation state and the waveform change amplitude by using the low cost acquisition and processing of the EMG signal.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机协同医疗
,具体涉及一种基于微控制器的肌电信号处理及特征提取方法。
技术介绍
表面肌电信号(SurfaceElectromyogram,SEMG)是一种重要的人体生物信号,是通过人体表面电极,在人体皮肤表面采集人体肌肉运动时所产生的电位信号。它的来源是人体自主运动时神经肌肉活动发放的生物电信号,这些电信号沿肌纤维传播并经由皮肤、脂肪构成的容积导体滤波后在皮肤表面检测电极处的时间和空间上综合叠加,最终形成表面肌电信号。由于不同的动作引发不用的肌肉群作用,产生的肌电信号就不同,所以肌电信号在识别人体动作方面具有独到的优势,被广泛应用于假肢控制、康复训练、临床医学和体育科学等诸多领域中。表面肌电信号的频段主要分布在20~500Hz的区间内,主要能量集中在50~150Hz的区间内,基本服从正态分布。可以发现,人体肌电信号具有以下两方面特征:一是信号弱。直接从人体中检测出来的电信号的幅值往往较弱;在振幅上,由于肌电信号是一种肌肉产生而在皮肤表面提取的电信号,其电压信号非常微弱,峰值一般在0~6mV。因此,在处理肌电信号之前,需要使用硬件对信号进行放大处理。二是频率范围较低。经频谱分析可知,人体肌电信号的频率范围一般较小,在10Hz级,这使得在采样时对AD转换器的性能、MCU处理能力和通信模块传输能力没有较高的要求,远低于声音信号、图像信号的采集要求,对操作系统的实时性要求也 ...
【技术保护点】
一种基于微控制器的肌电信号处理及特征提取方法,其特征在于:首先,采用三点式差动输入电极采集表面肌电信号,并对该肌电信号进行放大以及整流平滑处理后由微控制器的ADC模块进行离散化采样;然后,采用窗函数对离散化后的肌电采样信号进行移动平均处理;最后,基于窗函数移动平均处理后的肌电采样信号进行特征提取,获得肌肉的收缩及舒张状态以及肌电信号波形变化幅度。
【技术特征摘要】
1.一种基于微控制器的肌电信号处理及特征提取方法,其特征在于:
首先,采用三点式差动输入电极采集表面肌电信号,并对该肌电信号进行
放大以及整流平滑处理后由微控制器的ADC模块进行离散化采样;
然后,采用窗函数对离散化后的肌电采样信号进行移动平均处理;
最后,基于窗函数移动平均处理后的肌电采样信号进行特征提取,获得肌
肉的收缩及舒张状态以及肌电信号波形变化幅度。
2.根据权利要求1所述的肌电信号处理及特征提取方法,其特征在于:以
P个采样周期大小的窗口对离散化后的肌电采样信号进行窗函数移动平均处理,
其采用的窗函数表达式如下:
signalMAV(i)=1PΣj=i-P+1isignal(j)]]>其中:signal(j)为离散化后的肌电采样信号中第j时刻的信号值,signalMAV(i)
为经窗函数移动平均处理后的肌电采样信号中第i时刻的信号值,P为大于1的
自然数,i为自然数,j为自然数且i-P+1≤j≤i。
3.根据权利要求1所述的肌电信号处理及特征提取方法,其特征在于:通
过对窗函数移动平均处理后的肌电采样信号进行阈值处理,获得肌肉的收缩及
舒张状态。
4.根据权利要求3所述的肌电信号处理及特征提取方法,其特征在于:根
据以下表达式对窗函数移动平均处理后的肌电采样信号进行阈值处理:
signalthreshold(i)=1signalMAV(i-k)≥TH,k=0~T...
【专利技术属性】
技术研发人员:李红,邵开来,王杰,杨国青,吴朝晖,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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