文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
文章編號: 0258-7998(2012)03-0078-04
表面肌電sEMG(surface Electromyography)信號是在皮膚表面記錄的神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的生物電活動,反映肌肉的活動狀態(tài),,由于其無創(chuàng)性和簡單性在臨床康復(fù)及人機(jī)交互方面[1]有廣泛的應(yīng)用前景,。多通道sEMG信號檢測是一種新的記錄方法,它能同時獲得肌肉活動時的大量空間和時間分布信息[2],,在肌肉活動分析中具有重要價值,。
近年來,國內(nèi)外在多通道sEMG信號檢測系統(tǒng)設(shè)計方面已做了相關(guān)工作,。G.Vijaya Krishna Prasad[3]等研究了一種基于DSP的5通道sEMG信號實(shí)時采集系統(tǒng),;胡巍[4]等利用單片機(jī)設(shè)計了一種無線多通道sEMG信號實(shí)時采集系統(tǒng)。隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展,,尤其是低成本高性能的計算機(jī)資源得到普及應(yīng)用,,虛擬儀器VI(Virtual Instruments)應(yīng)運(yùn)而生,它是利用計算機(jī)強(qiáng)大的計算資源和豐富的軟硬件資源來組成的儀器系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)儀器向計算機(jī)系統(tǒng)的過渡,,以便最大限度地降低系統(tǒng)成本,,并增強(qiáng)系統(tǒng)的功能和靈活性。LabVIEW是一種易于編程和調(diào)試的圖形化工具平臺,,是標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集和儀器控制軟件,,具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理及分析能力。
本文設(shè)計了前置調(diào)理電路,并結(jié)合NI公司開發(fā)的DAQ數(shù)據(jù)接口卡和LabVIEW開發(fā)了一種實(shí)驗用sEMG信號檢測分析系統(tǒng),完成4通道sEMG信號的實(shí)時采集顯示和時頻域的特征分析,。
1 硬件電路設(shè)計
sEMG信號是一種微弱的,、非平穩(wěn)的隨機(jī)電信號,其振幅約為10~5 000 ?滋V,,頻率分布在20~500 Hz[5],,容易受50 Hz工頻干擾的影響,因此本文設(shè)計了如圖1所示的硬件電路,,主要包括前置放大,、帶通濾波、50 Hz陷波,、功
實(shí)際測得其幅頻特性如圖2(c)所示,。
1.3 50 Hz陷波電路
50 Hz工頻是sEMG信號有效頻段內(nèi)最主要的干擾,本文采用傳統(tǒng)雙T有源濾波器來濾除50 Hz工頻干擾,,具體電路如圖2(a)所示,。其中R4=R5=68 kΩ,C4=C5=47 nF,,計算得陷波中心頻率為:
波效果不是很理想,,會在后續(xù)分析處理中進(jìn)行數(shù)字濾波來改善這一效果。此外,,在100~500 Hz頻段范圍內(nèi),電路的增益大于60 dB,基本接近電路的理論設(shè)計增益64 dB,。總的來說,整個電路能對有效頻段內(nèi)信號進(jìn)行放大,、濾波,。
本實(shí)驗同時對前置調(diào)理電路4個通道的性能參數(shù)進(jìn)行了測試,結(jié)果如表1所示,。
由表1可知,,實(shí)際實(shí)驗中4通道電路性能良好,能獲得20~500 Hz有效頻段內(nèi)的sEMG信號,,并對50 Hz的工頻干擾有較好的抑制作用,。
2 信號采集與分析
本研究需利用數(shù)據(jù)接口卡將前置調(diào)理電路拾取的sEMG信號上傳到PC機(jī)上,并結(jié)合LabVIEW軟件編程實(shí)現(xiàn)sEMG信號的實(shí)時采集顯示及時頻域的分析處理。整個部分包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析兩個模塊,程序如圖4所示,。
2.1 信號采集
信號采集模塊是通過數(shù)據(jù)接口卡完成對4通道sEMG信號的實(shí)時采集與顯示,,由參數(shù)設(shè)置,、濾波控制、數(shù)據(jù)保存三個部分組成,,并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)濾波,、數(shù)據(jù)保存以及數(shù)據(jù)控制。
參數(shù)設(shè)置是用來對數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行設(shè)置的,通過DAQ助手.VI實(shí)現(xiàn),,實(shí)驗中設(shè)置4通道模擬輸入,采樣頻率2 000 Hz,,采樣數(shù)為1 000以及連續(xù)采樣的方式,同時為了提高精度,,輸入范圍設(shè)為-3 V~+3 V,。
濾波是由Filter.VI實(shí)現(xiàn)的,實(shí)驗中將該Filter配置為3階Butterworth帶通濾波器,,其頻率范圍為20~500 Hz,,以進(jìn)一步提取20~500 Hz頻段內(nèi)的sEMG信號。
數(shù)據(jù)保存是將濾波后的信號進(jìn)行數(shù)字到字符串的變換,,并寫入文本文件(.txt)以便回放顯示,,它是通過Write To Spreadsheet File.VI實(shí)現(xiàn)的。
2.2 信號分析
信號分析模塊是完成采集信號的特征分析,,包括時域中的均方根計算和頻域中的功率譜峰值計算。
(1)均方根
均方根(Root Mean Square)是sEMG信號時域分析中的一種典型特征值,,可以用來衡量肌電信號的大小,,并且sEMG信號的均方根值隨力量水平的增加而增大[6]。計算公式為:
其中,,s(t)為肌電信號,;Xi為s(t)的采樣值;T為觀測時間長度,;t0為觀測起始時間,;N為觀測點(diǎn)數(shù)。
均方根計算的具體實(shí)現(xiàn)方法:先將濾波后的數(shù)字信號轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組,,然后調(diào)用RMS.VI讀取數(shù)組中的數(shù)字并計算其均方根值,,將結(jié)果存于數(shù)組,最后調(diào)用波形圖表(waveform chart)讀取數(shù)組中的RMS值并顯示,,這樣不斷計算采樣窗內(nèi)的濾波信號,,直到窗內(nèi)無信號輸出為止。
(2)功率譜峰值
研究表明,,當(dāng)肌肉收縮力變化不大時,,sEMG信號的功率譜峰值比較穩(wěn)定[7],并且sEMG信號的功率譜峰值會隨著力量的增加而增加[6],。功率譜峰值計算可分兩步實(shí)現(xiàn):先計算濾波后信號的功率譜,,公式為:
其中SXX(f)為輸出信號序列的功率譜,; X(f)為肌電信號X(t)的傅里葉變換;N為信號序列的點(diǎn)數(shù),。然后計算信號功率譜最大值,。
功率譜峰值計算的實(shí)現(xiàn)方法:先調(diào)用Spectrum measurement.VI,讀取濾波后的數(shù)字信號,,計算功率譜值,,其中窗選用hanning窗,輸出結(jié)果方式配置為線性輸出,,結(jié)果保存在數(shù)組中,;然后調(diào)用Array Max & Min.VI計算數(shù)組中的最大值,并以數(shù)組形式保存,,最后利用波形圖表(waveform chart)讀取數(shù)組中的值并顯示,。這樣不斷計算采樣窗內(nèi)濾波后的信號,直到采樣窗內(nèi)無信號輸出為止。
2.3 采集分析結(jié)果
結(jié)合前臂表面肌電電極陣列[8]以及手部運(yùn)動機(jī)能實(shí)驗系統(tǒng)[9],,實(shí)驗采集了1名健康在校研究生前臂指總伸肌的sEMG信號,,并對其進(jìn)行了特征分析。信號采集和分析程序的運(yùn)行界面如圖5所示,,當(dāng)前顯示的是受試者在力量逐漸增大時采集到的4通道5 s時間的sEMG信號及其特征分析后的結(jié)果,。
實(shí)驗結(jié)果表明,sEMG信號的幅值,、RMS值和功率譜峰值隨著力量的增加而增大,,與參考文獻(xiàn)[6]結(jié)果一致,從而可知本文設(shè)計的4通道sEMG拾取電路能采集到健康受試者的sEMG信號,,并且編寫的LabVIEW程序能實(shí)現(xiàn)采集信號的實(shí)時顯示及其不同特征分析處理,。
本文搭建了4通道sEMG信號拾取電路并結(jié)合數(shù)據(jù)接口卡以及LabVIEW編程軟件,設(shè)計基于LabVIEW的4通道sEMG信號檢測分析系統(tǒng),。結(jié)合前臂表面肌電極陣列以及手部運(yùn)動機(jī)能實(shí)驗系統(tǒng),,利用該系統(tǒng)采集并分析了受試者在力量增大時前臂肌肉的sEMG信號及其均方根、功率譜峰值,。結(jié)果表明,,本文設(shè)計的多通道sEMG信號檢測系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)4通道sEMG信號的實(shí)時采集顯示及其時頻域特征分析。
當(dāng)然,,本設(shè)計也存在一些不足,,如由于陷波器中R、C不完全對稱,從而引起50 Hz附近sEMG信號產(chǎn)生不同程度的衰減,,后續(xù)以50 Hz的數(shù)字陷波器代替模擬陷波器,。此外,本文只針對4個通道的信號進(jìn)行了采集及時頻域特征分析,,如果擴(kuò)展到更多通道信號的采集及其他特征分析處理,,則需考慮采樣數(shù)據(jù)的大小以及各通道間的延遲效應(yīng),,保證系統(tǒng)的實(shí)時性。
參考文獻(xiàn)
[1] Song Rong, Tong Kaiyu, Hu Xiaoling, et al. Assistive control system using continuous myoelectric signal in robotaided arm training for patients after stroke[J]. IEEE Transaction on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2008,16(4):371-379.
[2] FRIGO C, CREEA P. Multichannel SEMG in clinical gait analysis: A review and state-of-the-art[J].Clinical Biome-chanics, 2009,24:236-245.
[3] SRINIVASAN K P, PATIL K M.A new DSP-based multichannel EMG acquisition and analysis system[J]. Computers and Biomedical,1996,29(5):395-406.
[4] 胡巍,趙章,路知遠(yuǎn),等.無線多通道表面肌電信號采集系統(tǒng)設(shè)計[J]. 電子測量與儀器學(xué)報,2009,23(11): 30-35.
[5] 史萍, 宋愛國. 基于C8051F的肌電信號采集儀設(shè)計[J].中國醫(yī)療設(shè)備, 2009,24(7):18-20.
[6] KAPLANIS P A, PATTICHIS C S. Surface EMG analysis on normal subjects based on isometric voluntary contraction[J]. Journal of Electromyography and Kinesiology, 2009,19:157-171.
[7] 加玉濤, 羅志增. 肌電信號特征提取方法綜述[J].電子器件,2007,30(1):326-330.
[8] 侯文生, 楊丹丹,胡寧,等. 基于柔性印刷工藝的表面肌電電極陣列裝置的設(shè)計[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報,2010,23(5):621-625.
[9] 侯文生,馬麗, 鄭小林,等. 基于 LabVIEW的手部運(yùn)動機(jī)能研究實(shí)驗系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 儀器儀表學(xué)報,2007,28(9):1614-1617.