人体上肢表面肌电信号采集与处理地研究

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1、万方数据AThesisinControlTheoryandControlEngineeringlIIIllllllllllllllllllllHIIIrrlllllJll8J0125738ResearchofHumanupperlimbsSurfaceElectromyographySignalAcquisitionandProcessingByBanShuaiSupervisor：ProfessorWangJianhuiNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加

2、以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：lI刁‘IH、、卞Et期：kl2，．‘．订学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年彳一年半口两年口学位论文作者签

3、名：刁。仁州p导师签名：嵫之军签字日期："l／oIz．‘．巧筮A-7-Et期：出}】．．6．活·万方数据东北大学硕士学位论文摘要人体上肢表面肌电信号采集与处理的研究摘要人体表面肌电信号是一种微弱的、复杂的生物医学信号，是由肌肉收缩而伴随产生的，而肌肉的收缩是由人体神经所控制，所以，对表面肌电信号的分析可以反映出神经控制肌肉运动变化趋势，进而在临床诊断、康复医疗等领域进行研究。本文基于“985工程"项目“康复机器人关键技术的研究与应用”，针对表面肌电信号的采集系统的搭建、表面肌电信号的预处理以及表面肌电信号的特征提取和分类问题，做了深入的研究，成功的搭建了表面肌电信号的采集

4、系统；解决了表面肌电信号噪声去噪问题；成功的设计了表面肌电信号模式分类器，并得到了较高的动作识别结果。本文设计应用的表面肌电信号采集和处理系统是一个十通道多参数的生理信号采集设备(FlexCompInfiniti)，配合BiographInfiniti软件对采集到的表面肌电信号进行处理。通过多次的信号采集实验，证明此系统能够很好地采集和处理表面肌电信号。在表面肌电信号的采集过程中，常常伴随着诸多的干扰信号，其中除了主要的50Hz工频干扰外，也夹杂着其它噪声信号，需要对信号进行去噪处理。BiographInfiniti软件自带与MATLAB软件的接口程序。本文应用MATLA

5、B仿真软件设计了IIR50Hz陷波器和FIR50Hz陷波器，在尽量不影响有用信号中50Hz频率信号的情况下，对信号中夹杂的50Hz干扰进行去除。经过实验验证，证明FIR50Hz滤波器更能有效的去除表面肌电信号中的50Hz工频干扰。本文在去除表面肌电信号的其它噪声方面，首先运用小波多分辨分析对信号进行阈值去噪。并将小波去噪和数字滤波器的基本理论相结合，构造出了基于小波变换的数字滤波器。经过实验验证，证明基于小波变换的数字滤波器能够更好的去除表面肌电信号的其它噪声。此外，本文在对表面肌电信号去噪研究后，还对经过去噪的信号进行了处理。通过小波变换对信号进行特征提取，并且应用BP

6、神经网络对上肢四种运动进行模式分类，得到了识别率较高的实验结果。通过本文的研究，提出了一套可以对肌电信号进行采集和分析的算法和方案。在未来的工作中，将继续对各种特征处理的方法进行研究，找出更适合肌电信号的方法，同时也尝试不同分类器对分类性能的影响，提高系统性能，并将其应用于康复机器人中。关键词：50Hz陷波器；小波多分辨分析：特征提取：BP神经网络万方数据东北大学硕士学位论文Abs昀ctResearchofhumanupperlimbsSurfaceElectromyographySignal‘●●·‘1·AcquisitionandprocessingAbstractS

7、urfaceelectromyographywithitsfaintandcomplexisabiomedicalsignal．Itcomesfromcontractionofmusclethatiscontrolledbyneuron．Asaresult，thesurfaceelectromyographyanalysisCanreflectatendencyofneuromuscularcontrol，andthenmakeastudyonclinicaldiagnosis，rehabilitatedmedicaletc．