从手臂上不同位置的SEMG信号解释手腕/握力操作外文翻译资料

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毕业论文（设计）

英文翻译

原文标题 Interpretations of Wrist/Grip Operations From

SEMG Signals at Different Locations on Arm 1

译文标题 从手臂上不同位置的SEMG信号解释手腕/握力操作

从手臂上不同位置的SEMG信号解释手腕/握力操作

Hardeep S. Ryait, A. S. Arora, and Ravinder Agarwal

摘要：表面肌电图（SEMG）是一种常见的肌肉活动的测量方法。它是无创的对受试者的风险最小。分析SEMG信号取决于许多因素，如振幅以及时间和频率域属性。在目前肘下不同位置的SEMG信号研究手腕/握力式张开四种操作所需的肌肉执行（OP）/关闭（CL）/向下（D）/向上（U）。肌电的使用单通道SEMG放大器提取信号。由差分放大器、非倒置放大器和接口模块。利用Matlab软件对SEMG进行了采集。来自硬件的信号。从6个选定的地点，对估算作出了解释。使用matlab过滤算法的semg参数快速傅立叶变换技术。解释使用主成分分析进行手腕/握力操作进行了PCA。PCA用于识别最佳的SEMG双通道、三通道和四通道系统。两个穴位（手腕上）也可以选择手臂上的其他点进行分析。表面肌电信号信号在不同位置的研究，包括压力点，将对研究人员理解肌电图对假手发育的作用。

索引术语：表面肌电图-准备、手腕/握力操作。

1引言

我在美国，有41000人登记在册，他们的手或手臂被截肢。在相同的发生频率下（每6100人中就有1人），全世界将有1000万这样的人[1]。一项调查显示，印度1981年的截肢人数约为50万。据估计，没有假体的截肢人数每年增加1.7万。贫穷国家的医疗资源有限，第三世界对假肢的需求显然巨大[2]。在过去三十年中，越来越多的残疾人获得了假手。然而，使用这些人工手的调查显示，30%到50%的残疾人人们不经常使用假手。主要常规假手的排斥因素有：

bull;重；

bull;功能低下；

bull;类似机器人的运动。

为了克服这些缺点，我们做了很多努力全世界。在这种情况下，研究活动正在改善电动假肢的功能范围[1]。肌电图（semg）是研究肌肉活动。这些信号通过将电子-用脚踩在皮肤表面的肌肉组织上。分析SEMG信号的大小取决于许多因素，如AM-SEMG信号、时间和频域特性-四十岁。SEMG信号用于控制假肢装置。VOL不驯服的肌肉活动能被实验室成功地检测出来。-使用适当的过滤算法进行保守党设置[3]。方法-与基于快速傅立叶变换的ESTIMA技术有关的iCal问题-表面肌电信号频谱参数的确定-这一领域的主要挑战[4]。测定技术SEMG信号在线和实时的中值频率时间是有吸引力的发展[5]。现代规范-Trum分析采用多种生物医学信号处理技术-Semgs的niques和功率谱估计[6]，[7]。这个各种SEMG信号分析的性能，以及-软件实现，鼓励SEMG应用相关假手与人机交互[8]。许多研究表明单电机单元的肌电图把它看作是由卷积决定的时间函数-一个点进程输入通过过滤器的整数脉冲响应是一个单电机单元动作的形状。电势[ 9 ]。不同的时频分布模式-在不同的生物群落中观察到肌电信号的运动。-运动的机械阶段[10]。

可采集SEMG信号进行分析通过使用生物电位采集系统，如Delsys使用PCMCIA数据AC的Bagnoli-2 EMG传感器系统-quisition card（NI DAQ PCI-6010）[11]，Biopac数据采集-通过仪表放大器和适当的增益实现的测量系统，还有更多的电路。

模仿假肢中手的所有功能是现代技术几乎不可能，DIFF的研究-手的不同功能以及所需的动作执行这些功能可能会导致实际的解决方案。这个手的功能性工作可分为两大类类别（即，基于日常工作和熟练工作如表一所示。从表一可以很明显地看出，每天90%的时间功能是抓取和释放动作。其他作品

表一

人类的共同功能

图1 手臂上的选择点：两个是压力点02和03

图2 表面SEMG检测框图

图3 自行设计的电极

通常需要四个动作中的一个，如手腕灵活、手腕伸展、内旋或仰卧[12]。OB-本次调查的目的是开发一个在四个基础阶段评估手臂的不同肌肉活动功能，即打开（op）/关闭（cl）/向下（d）/向上（u）手腕/握把如图1所示。主要动机这项工作的目的是开发一种基于多功能表面组装的使用简单实验装置的假手。整个安装程序与运行matlab的PC机接口。发展这个设置的目的是探索一个单的系统来存储原始semg信号，通过自行设计的表面电极，并描述从肌电图-从手臂上不同位置提取的电信号。

决定所选操作的解释，如开（op）/关（cl）/下（d）/上（u），穴位02 和03（手腕上）被选为与其他手臂上的点。图1显示了人体上的选择点ARM用于分析。

传统上，亚洲文化是以穴位为基础的点作为特殊路径的连接点，承载着人类中国人称之为“气”，日本称之为“气”。西方科学家还绘制并证明了exis-用灵敏电学的方法研究该人体穴位系统设备〔13〕。穴位（也称为压力点）皮肤上对生物电特别敏感的部位身体的冲动。在这些穴位，SEMG信号也可以比较有一些关系解释。

2实验装置设计

SEMG信号检测的基本组成部分是如图2所示。系统被用来建立一个单一的通道由微分放大器组成的SEMG实验装置-过滤器、非转换放大器、过滤器电路和隔离接口模块。

SEMG放大器设计用于皮肤表面电-Trode是一个双极电极。三层镀金AGCL-型电极排列在等边的顶点上。尺寸1英寸的三角形，放置在距离以避免电极间短路。电极被焊接到一个卡扣上并缝合在一块上。如图3所示的塑料。电极被固定在用皮带包裹皮肤以避免不稳定的皮肤接触。前臂周围如图4所示。信号被选中了通过电极向上传输至放大器。任何双极性市场上现成的电极也可用于非反转放大器增益的微小变化。这个非倒置放大器的目的是提供微调。所需的收益。

在差模运算中获得了SEMG信号。-使用LM324的振幅放大器，通过放置皮肤上的双极电极。SEMG信号又出现了

图4 用电极把带子绕在手臂上

图5 前置放大器和放大器电路

图6 峰值滤波器放大器

图7 峰值滤波器在180赫兹时的频谱（多光谱图）

图8 接口电路

图9 特征提取流程图

图10 参数“坡度”的评估

通过增益为10的非反向放大器进行放大。两个利用单芯片LM324制备了放大器。三LM324的运算放大器被用来制作电子电路。契约。图5显示了前置放大器和放大器电路用于研究。

用于捕捉和分析使用计算机的界面在信号传递到光耦的地方使用了电路。作为隔离电路的接口。这个隔离电路为话筒在PC声卡的插孔中，声卡输出由T Hematlab 6.5软镜获取。SEMG措施-用Matlab软件对测量数据进行同步，8次采样。千赫。1.1 GHz AMD Duron PC具有内置声卡用于数据采集。特定的SEMG信号在20赫兹到300赫兹之间[14]–[17]。它强调了带通滤波器。消除50赫兹嗡嗡声的干扰通过附近的交流电源，一个带有中心氟化物的窄峰过滤器-频率为180赫兹[18]。峰的另一个性质使用的过滤器是有利的，因为它提供了额外的中心频率增益为10。图6显示了电路直径-峰值滤波器的克数和图7显示了其频率响应。这个滤波器电路通过所有的频率并增加中心频率附近的频率振幅带宽约为150赫兹。它既不会导致消除，也不会导致频谱在个带宽内的衰减，如其他传统过滤器。

开发了连接SEMG信号AM的接口。-pli-fier电路和声卡。Matlab软示波器初始化-用于使用WinSound作为适配器获取数据。该接口是用MCT2E光耦与晶体管偏压。所用的晶体管是另一种MCT2E的。它有助于准确地对放大器进行放大和分离信号。它向输入信号提供正的直流偏移。这个电路的输出通过麦克风输入/输出与PC相连探查。1500赫兹截止的抗锯齿低通滤波器频率放在声卡输入之前。该过滤器用于消除获得适当FFT的频率。图8显示使用MCT2E光耦的接口接收电阻器处峰值滤波器的放大信号“R1.”R1与另一个晶体管的基极相连。MCT2E光耦，通过正半部分到电阻“R4”，集电极电阻作为开路集电极工作。配置。第二个光耦作为负载工作。该光耦的二极管随输出电流摆动。电路。由于（9 V）。二极管电流的变化以光学方式传递给晶体管如图8所示。这个晶体管来自麦克风在电脑的接口上。晶体管被制作成用作磁头。电话麦克风。通过了集电极电流的变化至声卡的模数转换电路（ADC）与耳机麦克风相同的PC。

图11 图中无SEMG和SEMG

图12 无SEMG和SEMG的FFT图

表二

用于参数的比较

图13 图表比较表二参数

图14 分析操作

3方法论

三名年龄在27至33岁之间的男性受试者选择用于SEMG信号记录。观察结果是以8000的采样率从每个受试者身上采集5次，a一天一个星期。记录了大约960个数据样本软示波器时间窗口的连续模式工作空间。样本存储在工作区中，一个特定的名字。为硬件初始化SoftScope设置为使用WinSound。软镜的触发器被保留在连续模式下。触发后，波形出现在SoftScope上，它存储在工作区中。MATLAB计划过滤70赫兹至240赫兹作为带通。过滤器-冷杉过滤器。然后，返回n点DFT。每个DFT为4096点。整个录制过程分析如图9所示。

为了了解SEMG信号的行为，测量-进行了治疗，使手臂保持静止移动手（无Semg箱），然后将手臂保持为是的，但这只手是用最大的力量紧握着的握把（带SEMG外壳）。

4结果与讨论

对六个参数进行了评估，以解释表面肌电信号。semg信号是一些频率，因此计算均方根值（rms）在Matlab中，使用来自工作空间和公式的数据作为

信号的能量和功率对char也非常有用-激活信号。离散时间信号的总能量，超额按公式计算

图15 所有六个位置的操作的参数斜率比较

图16 不同操作位置的参数斜率比较

表三

用于数据库的语法

表四

不同操作时手臂上的显著SEMG位置

表五

手臂上的突出SEMG位置一个地点的不同操作

表一显示了rms值和信号能量的上升强调交流分量的存在，即表面肌电信号。另一个有趣的特征是比SEMG信号的频率和振幅之间的关系。为了共同推断这些特征，我们设计了一个术语“坡度”。-茁壮成长。信号的斜率是振与信号中峰值脉冲的时间间隔。时间间隔是从信号达到峰值开始的持续时间到信号到达零点的时间。图10显示了参数“坡度”的评估。

SEMG是一种复杂的信号，噪声很大；因此，参数斜率分别给出了振幅上升到频率的变化。变化频率参数比振幅小。

信号处理技术的最新进展数学模型使得开发高级SEMG信号检测与分析技术〔15〕。数学技术和人工智能受到了广泛的吸引。数学模型-包括小波变换、时频方法、傅立叶变换，维格纳-维尔分布，统计测量，以及更高阶统计[19]，[20]。为假肢设计-基于现有技术的控制器复杂而笨重。参数“slope”是一个简单的方法提取信号的幅度信息和同时考虑频率变化。这个采样频率高的斜坡，如图10所示以与通信增量调制相似的方式计算-电子工程。这就形成了一种控制方法用于假肢。另一个参数中值频率（mf）如De Luca[5]所述，计算。它的意思是频率的大小超过峰值的一半振幅。下一个是最显著的频率（峰值频率）计算得出。最后，振幅（峰值用快速傅立叶变换（FFT）推导出峰值频率的频率安培数为了解释每个选定参数的行为的国家，中间手臂肌肉的部分（即肘部以下和上方手腕）被选中。准备了一个matlab程序绘制未经过滤的SEMG信号的波形、FFT图，计算不同的参数，如rms值, 中频和主频。图11和12显示记录的绘图，表II给出分析的参数。

表二的数据清楚地表明了斜坡的显著高度两种情况之间。图13显示了不同对数标度上的参数，以便进行适当的标度和分析-解译。频率参数的变化比由于SEMG信号的振幅。

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