基于自适应滤波器的表面肌电信号消噪方法研究

带通滤波器的噪声分析

如题所述，本文主要针对二阶带通滤波器进行噪声分析。关键词：二阶高通滤波器热噪声低频噪声散粒噪声宽带噪声一、二阶带通有源滤波器电路简介已知，有源滤波器一般由集成运放与RC网络构成，它具有体积小、性能稳定等优点，同时，由于集成运放的增益和输入阻抗都很高，输出阻抗很低，故有源滤波器还兼有放大与缓冲作用。利用有源滤波器可以突出有用频率的信号，衰减无用频率的信号，抑制干扰和噪声，以达到提高信噪比或选频的目的，因而有源滤波器被广泛应用于通信、测量及控制技术中的小信号处理。如下图示为一二阶带通滤波器电路图图1 基本电路原理图如上图所示。放大器选择OPA363。图中R、C组成低通网络，C1、R3组成高通网络。下图为带通滤波器的幅频特性

图2 二阶压控电源带通滤波器就是将低通与高通电路相串联，而构成的带通滤波电路。条件是低通滤波电路的截止脚频率wH大于高通滤波电路的截止角频率wL。因此，上图并不难理解。设R2=R，R3=2R，则可得带通滤波器的中心角频率W0=1/（RC）。电路的优点是改变Rf和R1的比例就可改变频宽而不影响中心频率。二、电路噪声分析电路噪声可分为内部噪声与外部噪声。内部噪声是由电路内部电路元器件其本身固有物理性质所产生的噪声。造成内部噪声的元器件主要有电阻、运算放大器等。外部噪声是由外界因素对电路中各部分的影响所造成的。一般来说，主要是外界电磁场、接地线不合理和电源等原因造成的。（一）内部噪声分析 1．热噪声（主要是电阻造成的噪声）：在导体中由于带电粒子热骚动而产生的随机噪声。它存在于所有电子器件和传输介质中。它是温度变化的结果，但不受频率变化的影响。热噪声是在所有频谱中以相同的形态分布，它是不能够消除的。热噪声是杂乱无章的变化电压。一般来说，热噪声决定了电路的噪声基底。实际电阻器一般被等效为一理想无噪声电阻与噪声电压源相串联的电路，或者一理想无噪声电导和噪声电流源相并联。（见下图）

表面肌电信号实验手册

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 11 （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。 ∑-=-+=11) ()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

噪声滤波器

电源噪声滤波器的基本原理与应用方法随着现代科学技术的飞速发展，电子、电力电子、电气设备应用越来越广泛，它们在运行中产生的高密度、宽频谱的电磁信号充满整个空间，形成复杂的电磁环境。复杂的电磁环境要求电子设备及电源具有更高的电磁兼容性。于是抑制电磁干扰的技术也越来越受到重视。接地、屏蔽和滤波是抑制电磁干扰的三大措施，下面主要介绍在电源中使用的EMI滤波器及其基本原理和正确应用方法。 2电源设备中噪声滤波器的作用电子设备的供电电源，如220V/50Hz交流电网或115V/400Hz交流发电机，都存在各式各样的EMI噪声，其中人为的EMI干扰源，如各种雷达、导航、通信等设备的无线电发射信号，会在电源线上和电子设备的连接电缆上感应出电磁干扰信号，电动旋转机械和点火系统，会在感性负载电路内产生瞬态过程和辐射噪声干扰；还有自然干扰源，比如雷电放电现象和宇宙中天电干扰噪声，前者的持续时间短但能量很大，后者的频率范围很宽。另外电子电路元器件本身工作时也会产生热噪声等。这些电磁干扰噪声，通过辐射和传导耦合的方式，会影响在此环境中运行的各种电子设备的正常工作。另一方面，电子设备在工作时也会产生各种各样的电磁干扰噪声。比如数字电路是采用脉冲信号（方波）来表示逻辑关系的，对其脉冲波形进行付里叶分析可知，其谐波频谱范围很宽。另外在数字电路中还有多种重复频率的脉冲串，这些脉冲串包含的谐波更丰富，频谱更宽，产生的电磁干扰噪声也更复杂。各类稳压电源本身也是一种电磁干扰源。在线性稳压电源中，因整流而形成的单向脉动电流也会引起电磁干扰；开关电源具有体积小，效率高的优点，在现代电子设备中应用越来越广泛，但是因为它在功率变换时处于开关状态，本身就是很强的EMI噪声源，其产生的EMI噪声既有很宽的频率范围，又有很高的强度。这些电磁干扰噪声也同样通过辐射和传导的方式污染电磁环境，从而影响其它电子设备的正常工作。对电子设备来说，当EMI噪声影响到模拟电路时，会使信号传输的信噪比变坏，严重时会使要传输的信号被EMI噪声所淹没，而无法进行处理。当EMI噪声影响到数字电路时，会引起逻辑关系出错，导致错误的结果。对于电源设备来说，其内部除了功率变换电路以外，还有驱动电路、控制电路、保护电路、输入输出电平检测电路等，电路相当复杂。这些电路主要由通用或专用集成电路构成，当受电磁干扰

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：

EMI滤波器原理

EMI 滤波器原理插入损耗，共模干扰，差模干扰在测试传导干扰时候，应用的频段为 150KHz~ 30MHz ,当电子设备干扰噪声频率小于30MHz 时，主要干扰音频频段，电子设备的电源线对于这类波长的电磁波来说，一般还不足一个波的波长（30MHz 波长为10米），向空中辐射效率很低。噪声主要是通过导线传播，若能测得电源线上感应的噪声电压，就能衡量这一频段的电磁噪声干扰程度，这类噪声也就是传导噪声，在测试传导干扰时候，应用的频段为150KHz~ 30MHz 。传导噪声由差模噪声和共模噪声构成。差模噪声存在于相线 L 和中线N 之间（也可视为存在于L 与地线（PE ）, N 与地线（PE ）之间，大小相等，相位差 180° ）;共模干扰噪声存在于L 与PE ，N 与PE 之间，大小相等，相位相同。 1插入损耗为了更好的设计滤波器，我们应用插入损耗这个概念，其定义为在未加入和加入滤波器干扰源对负载的电压的比，然后取对数，定义如下图：信号

由上图可以看出，随着滤波器阶数的上升，其插入损耗也跟着增加，实际上, 每增加一阶，插入损耗相应会增加 6 dB/倍频 2、共模噪声( common mode interference) A、电路等效：功率噪声是电源中影响最大的一种噪声，其等效图如下：图加共模干扰等救电路討其等效电路为一个有并联电容C P和并联电阻R P的电流源，呈高阻抗容性。在反激电源中，如图4，当开关管V i由导通变为截止时，其集电极电压升高，向开关管与散热器的分布电容(可达几千pF)C P1充电，形成共模电流(I cml+|cm2)，在LISN中被检测出来。等效电路中的C P包括C PI及C P2，C P2与变压器的绕制工艺及结构有关，C PI 与开关管体积大小，及散热器的绝缘厚度有关，一般C P在几百至几千P F之间。 B、抑制原理：下面以下图中的电源滤波器为例进行说明 — Cxi OUTPUT Cy PE

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。

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

中值滤波器设计及椒盐噪声滤除

题目四：中值滤波器设计及椒盐噪声滤除一、实验背景在数字图像的生成与采集过程中，由于受工作环境，器件等性能的影响，使得一幅未经处理的原始图像，都存在着一定的噪声干扰。这种噪声具有以下性质： 1、图像上的噪声出现处呈现不规则分布； 2、噪声的大小也是不规则的。这些噪声恶化了图像质量，使图像模糊甚至淹没目标特征，给后续的处理分析带来了困难。因此需要对图像应该进行滤除噪声处理。二、实验目的 1. 通过利用c 程序实现数字信号处理的相关功能，巩固对信号处理原理知识的理解，培养快速解决实际问题的能力提高实际编程和处理数据的综合能力，初步培养在解决信号处理实际应用问题中所应具备的基本素质和要求。 2. 培养独立思考的能力与研发能力，通过设计实现不同的信号处理问题，初步掌握在给定条件和功能的情况下，实现合理设计算法结构的能力。 3. 提高资料查询和整理的能力。能够在短时间内找到适合自己的方法。并在文献整理的过程中学会科技文献的写作，提高语言表达能力。三、实验内容 1. 理解什么是椒盐噪声，中值滤波的原理及其特性。 2. 设计一种中值滤波，对椒噪声滤波有效，并分析滤波器的适用范围。 3、（扩展训练）对设计的滤波器针对椒、盐噪声滤除分别进行测试，并进行性能比较分析，并讨论椒、盐噪声频度（噪声数目占图像实际像素的百分比）对滤波器实际效果的影响。四、实验原理 1.椒盐噪声椒盐噪声又称脉冲噪声，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。椒盐噪声的PDF 是：如果b>a ，灰度值b 在图像中将显示为一个亮点，a 的值将显示为一个暗点。若或为零，则脉冲噪声称为单级脉冲。如果和均不为零，尤其是他们近似相等时，脉冲噪声值将类似于随机分布在图像上的胡椒和盐粉微粒。 ()?? ? ??===其他0b z P a z P z p b a a P b P a P b P

(完整word版)肌电信号的识别.(DOC)

燕山大学课程设计说明书题目：肌电信号分析及动作识别学院（系）：电气工程学院年级专业： 10级仪表三班学号：学生姓名：指导教师：教师职称：教授讲师

电气工程学院《课程设计》任务书

目录第一章摘要 (2) 第二章系统总体设计方案 (3) 第三章肌电信号的时域参数处理及其分析 (4) 第四章肌电信号的频域处理方法及其分析 (7) 3.1 FFT分析 (7) 3.2 功率谱分析 (8) 3.3 倒谱分析 (9) 3.4 平均功率频率MPF和中值频率 (10) 第五章 Matlab程序及GUI (11) 第六章系统整体调试及结果说明 (24) 第七章学习心得 (24) 参考文献 (25)

第一章摘要肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。其种类重要有两种：一，临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小，定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测方法，其应用收到了一定的限制。二，表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号，属于无创伤性，操作简单，病人易接受，有着广泛的应用前景。主要应用领域有：一，仿生学。提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动, 利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展。二，康复工程。如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生, 便于进行合理的治疗和训练。三，运动医学。表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态, 有助于建立科学的训练方法。本次课程设计的主要任务就是对微弱的肌电信号进行时域和频域的处理及分析，运用数字处理及matlab的知识进行“屈”和“伸”动作识别。然后通过串口将数据发送到单片机下行微机进行显示。

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

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

多种类型噪声滤波

DSP系统课程设计音频信号多种类型噪声滤波分析与处理任课老师：钱满义学院：电信学院班级：姓名：学号： 142 同组成员班级：同组成员姓名：同组成员学号： 142

2017年4月20日目录：设计背景 (3) 设计要求 (5) 设计思路及原理 (6) 设计思路 (6) 设计原理 (8) Matlab实验 (10) 噪声类型分析过程 (10) 噪声滤除方法 (13) Matlab仿真过程 (14) Matlab结果分析总结 (28)

DSP设计程序运行及结果 (28) 运行结果 (28) 运行结果分析 (32) 滤波算法程序段 (33) 设计过程中遇到的问题及解决方法 (36) DSP设计感想 (37) 参考文献 (39) 设计背景随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为如今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。数字信号处理（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）。数字信号处理（DSP）是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法、对信号进行采集、滤波、增强、压缩、估值和识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的，其应用范围涉

及几乎所有的工程技术领域。在信号处理中，滤波就显得非常重要。在数字信号处理过程中，经常需对信号进行过滤、检测、预测等处理，这些任务的完成都要用到滤波器。数字滤波器是数字信号处理的基本方法。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应( IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。FIR 滤波器是有限长单位冲激响应滤波器，在结构上是非递归型的。它可以在幅度特性随意设计的同时，保证精确严格的线性相位。所以FIR 数字滤波器广泛地应用于数字信号处理领域。音频信号(audio)是带有语音、音乐和音效的有规律的声波的频率、幅度变化信息载体。音频信号在信号采集、传输、处理等过程中常受到多种类型噪声的干扰，主要包含环境噪声、电子线路噪声、电源噪声等等。为了恢复原来的音频信号，常需要设计音频信号滤波算法用于抑制或者滤除音频信号中的噪声。

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

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

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波一、实验容录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。二、实现步骤 1．语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。 2．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp ＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。

报告容一、实验原理含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。二、实验容录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz （可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\voice.wav'); %读取语音信号的数据，赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');