馮艷梅,仲雪飛,王俊俊,孫　瀚,趙華平,張　雄

(東南大學電子科學與工程學院,南京 210096)

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基于DSP的肌電信號采集處理*

馮艷梅,仲雪飛*,王俊俊,孫瀚,趙華平,張雄

(東南大學電子科學與工程學院,南京 210096)

摘要:肌電信號(Electromyography)EMG作為一種重要的生物電信號,已經(jīng)被廣泛應用于仿生學、生物反饋、運動醫(yī)學和康復工程中。近年來,肌電信號的研究發(fā)展日益迅猛。主要研究了肌電信號的采集、分析,基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集放大電路和DSP開發(fā)平臺,找出肌肉產(chǎn)生肌電信號較強的位置即最合適安放采集電極的位置。本文選擇了9種手勢動作,運用MATLAB對做不同手勢動作時采集的肌電信號進行離線分析,同時對肌電信號進行濾波處理,分析得出結(jié)論。對采集過程中的干擾源進行分析,盡可能減少50 Hz工頻信號的干擾。

關(guān)鍵詞:肌電信號;肌電;DSP開發(fā)板;信號采集

當肌肉興奮收縮時,肌纖維也收縮,同時肌纖維內(nèi)部有一系列的生物化學變化,以及動作電位的變化,如果用一種實時的肌電電極將這種動作電位變化顯示出來,就形成一種波形圖,稱為肌電圖。從信號分析的角度講,也可稱為肌電信號EMG(Electromyography)[1-2]。由于肌電信號來源于人自身的電信號,因此肌電信號具有直接、自然的特點[3],如今利用肌電信號已經(jīng)成為一種重要的信息量,可以用來進行肌肉運動[4]、基礎醫(yī)學研究[4]、臨床診斷[5]、肌肉損傷診斷[6]、康復醫(yī)學[7]以及運動體育[8]等方面的研究[9-11]。

根據(jù)檢測電極的種類和安放位置的不同,肌電信號可分為針電極肌電信號NEMG(Needle EMG)和表面電極肌電信號SEMG(Surface EMG)2種,前者是以針電極(Needle Electrodes)為檢測電極,后者則是以表面電極(Surface Electrodes)為檢測電極[9-10]。本文的研究對象是SEMG(表面肌電信號)。肌電信號本身是一種較微弱的電信號,而且皮膚和組織對肌電均有衰減作用,在皮膚表面采集的表面肌電信號比針電極采集的信號更微弱,也更易受干擾影響。檢測和記錄表面肌電信號,需考慮的主要問題是盡量消除噪聲和干擾的影響,提高信號的保真度[10]。

國外的肌電放大采集系統(tǒng)發(fā)展半個多世紀,已經(jīng)較好的解決了原始信號的提取放大分析。加拿大Thought公司是全球表面肌電領域的領導公司,其表面肌電信號的提取、分析、訓練技術(shù)已經(jīng)成為全球公認的最高標準[2]。荷蘭BioSemi公司的Active Two采用280通道,24 bit解析度能有效的檢測肌電和腦電,其應用程序可直接與電腦相連[2]。

在國內(nèi),生理信號采集技術(shù)已有幾十年的技術(shù)積累。70年代末,國內(nèi)醫(yī)學信息技術(shù)進入了新的發(fā)展階段。近幾年肌電采集放大系統(tǒng)發(fā)展迅速。例如中國科學技術(shù)大學的董中飛等,設計了柔性同心圓差分陣列表面肌電采集系統(tǒng),可適用于各種彎曲的皮膚表面,如臉頰等[12];南京大學的周兵等,設計了便攜式表面肌電信號采集儀,性能穩(wěn)定,操作簡便,還具有液晶顯示和USB傳輸性能[13]。

1　肌電信號采集

通過將表面電極固定在手臂上,經(jīng)由數(shù)據(jù)采集放大電路和DSP開發(fā)平臺來采集肌電信號,表面電極、數(shù)據(jù)采集放大電路和DSP開發(fā)平臺組成的肌電信號采集系統(tǒng)來采集肌電信號。由于肌電信號具有如下的特點:

(1)肌電信號是一種交流電壓,在幅值上與肌肉產(chǎn)生的力大致成比例[8,14]。

(2)肌電信號是一種微弱的電信號,其幅度范圍一般在0～5 mV之間,一般為20 μV～300 μV[1-2]。

(3)采用表面電極時,肌電信號能量主要集中在1 000 Hz以下,頻譜分布在20 Hz～500 Hz,其中,絕大部分頻譜集中在50 Hz～150 Hz之間。功率譜最大頻率隨肌肉而定,通常在30 Hz～300 Hz之間[1-2]。

(4)頻域參數(shù)比時域參數(shù)更能反映肌電特征。因為當力的大小稍有變化時,其時域波形變化較大,而頻域特征變化不是很大[2-3]。

(5)同一塊肌肉在作不同動作時,其幅值譜頻率特性曲線形狀仍然相似。

針對表面肌電信號的特點,肌電信號采集系統(tǒng)應該能夠采集微弱的肌電信號并對其進行放大,能屏蔽干擾,濾除雜波,得到有用的肌電信號。下面對肌電信號采集系統(tǒng)做介紹。

1.1表面電極放置

本次實驗使用的電極為三點式差動輸入電極,采集電極和接地電極均為氯化銀—銀電極。將電極分為2個部分安放,一部分是接地電極(1個),另一部分是采集電極(2個)。 由生理學特點可知：當手指和手腕做伸動作主要的控制肌群為前臂背側(cè)的尺側(cè)腕伸肌等；當手指和手腕做屈動作時主要的控制肌群為前臂前側(cè)的指伸屈肌等。所以,兩個采集電極分別放在這兩個位置上,接地電極則需要放在手臂前側(cè)對手部運動沒什么影響的部位。然后對不同的手勢進行實驗。具體安放位置如圖1所示。

圖1　電極安放位置

在放置電極前,要先進行以下準備工作:①為保證電極與皮膚的良好接觸,先用醫(yī)用酒精擦拭電極所在的手臂部位,去除皮膚表面的死皮、油脂,盡量減小電極之間的阻抗[9]。②電極的放置要順著肌肉纖維的方向。應避免放在肌腱上或鄰近肌腱,因為肌纖維在接近肌腱處變得更細,且肌纖維數(shù)目也減少了,導致肌電信號幅度的降低[2]。③電極用固定帶固定好,以減小工頻[2]。

1.2數(shù)據(jù)采集放大電路

由于肌電信號非常微弱,正常人體的肌電信號僅有mV級,在傳遞過程中很容易受到外電場和電路噪音的影響。因此整個采集電路的設計不僅要考慮信號的放大倍數(shù),還要充分考慮到怎樣去除干擾,減小工頻,取得有用的肌電信號。

在設計肌電信號放大電路時,應著重考慮以下問題:

(1)放大器的增益要高

肌電信號幅度約在0～5 mV之間,是一種極其微弱的電信號[1-2],需將其放大到1 V左右才便于使用,因此放大器的放大倍數(shù)應設置在100～1 000之間。

(2)電路的共模抑制比要大

肌電信號的采集易受50 Hz工頻電源及其他高頻電噪聲的干擾。但這些干擾信號在放大器的輸入端表現(xiàn)為同幅同相的信號——共模信號,因此可利用高共模抑制比的放大電路對共模干擾信號進行抑制[1-2]。

(3)電極的輸入阻抗要高于電極與皮膚的接觸阻抗。皮膚與電極之間的接觸阻抗的可能變化范圍是十分大的,例如在天氣干燥地區(qū)接觸電阻甚至高達2 MΩ[2]。因此在類似的條件下,即使放大器的共模抑制比性能十分優(yōu)良,但如果輸入阻抗不夠高,共模干擾信號依舊會造成較大的輸出誤差,因此必須提高放大器的輸入阻抗[1-2]。

本次實驗使用的放大電路是已有的放大電路,為分級放大電路,其基本電路示意圖如圖2所示。

肌電信號通過分級放大,并在放大過程中將其輸入到濾波器中,通過低通和高通濾波器濾去無用信號、干擾和噪聲頻率后,再經(jīng)由陷波器濾除50 Hz的工頻信號。經(jīng)過這一系列的肌電信號放大采集和處理后,我們可以得到較好的肌電信號來進行接下來的實驗。

圖2　放大電路示意圖

1.3干擾源和噪聲分析及其解決方案

由于肌電信號非常微弱,在采集信號的過程中,不可避免地會引入許多干擾,使有用的肌電信號淹沒在干擾噪聲中。因此正確區(qū)分及排除干擾是肌電信號采集過程中的重要任務?？梢哉f,有效的抑制干擾是整個系統(tǒng)最關(guān)鍵的部分。在這里,通過分析干擾來源及其特性以及提供解決方法來為減少實驗干擾提供依據(jù)。

(1)50 Hz工頻干擾

該干擾來源于市電電源,愈是靠近電源,干擾愈明顯。50 Hz工頻干擾通常是實驗中最常出現(xiàn)、幅度最大的干擾。減少50 Hz干擾的最簡便易行的方法是電極連線采用帶屏蔽的電纜,并盡可能縮短電纜的長度,減少干擾。或者改變導線、實驗者或測量裝置的方向,尋找最佳位置,使被測試者遠離電源。當然,屏蔽實驗室是最佳解決工頻干擾的方法[1-3]。

(2)高頻干擾

來源于電臺、無線通訊設施、其他儀器等。這些信號的頻率遠在肌電信號的頻段之外,通常不直接引起干擾。但是當出現(xiàn)電極接觸不良或高頻信號過強時,可因“檢波”及高頻“削波干擾”產(chǎn)生低頻信號,進而形成干擾。解決的方法是加入低通濾波來濾去高頻干擾信號[2-3]。

(3)其他生物電信號

信號與干擾是相對的,當采集心電信號時肌電信號被視為干擾。當采集肌電信號時心電信號也被視為干擾。因此,目的信號以外的其他生物電信號均可視為干擾,都應設法去除[10]。

(4)背景噪聲

主要來源于放大器電子元件本身產(chǎn)生的電壓和電流,一般與放大器內(nèi)部元件的質(zhì)量和性能有關(guān)。在輸入回路中,也會引入噪聲,其大小與電極電位、接觸電阻有關(guān)[10]。因此,在選擇放大器時,盡可能選擇高質(zhì)量的電子元件,來減小噪聲[10]。

(5)刺激偽跡

刺激偽跡的實質(zhì)是放大器直接記錄到的電刺激信號,它是以電的方式傳到記錄端的,是一個純粹物理的過程。刺激偽跡過大會干擾隨后出現(xiàn)的肌電信號。采用隔離輸出、縮小刺激電極間距、加大刺激電極與記錄電極的距離、在刺激與記錄電極之間接地、減小刺激波寬等方法有助于減小刺激偽跡[10]。

2　肌電信號分析

2.1手勢動作的選取

手勢動作包括腕關(guān)節(jié)動作、手掌動作以及手指動作。在手勢動作的選擇上,既要考慮到分類的可行性,又要使得動作之間具有較大的差異,此外動作需要簡單易學。本文在此基礎上選擇了9種手勢動作[3,9,14]。

圖3是9種手勢動作(伸食指、伸中指、握拳、屈腕、伸腕、向左揮手、向右揮手、向上揮手、向下?lián)]手)的形態(tài)。

圖3　9種手勢動作的形態(tài)

2.2在線實驗

本次實驗在安靜、燈光適宜的實驗環(huán)境下進行,實驗時,儀器應可靠接地,并遠離強大的靜電場與電磁場,室溫在20 ℃左右。實驗使用表面心電電極,實驗前對電極粘貼處的皮膚做以下處理:用酒精擦洗并晾干,并用角質(zhì)膏去角質(zhì)。在粘貼電極時將導電膠對準被測皮膚適當施壓,保證導電膠與皮膚接觸良好。將電極放置好后,要用固定帶將電極固定好,以防止電極移動,影響實驗效果。隨后需要將電極與放大電路連接好,并將放大電路與DSP開發(fā)板的GND,16 V和輸出連接到一起。當所有準備工作做完后,受試者在經(jīng)過簡單的適應性訓練后,則對上述9種手勢動作重復執(zhí)行2次。做完一種動作后,休息幾分鐘,以防止肌肉的疲勞。

在實驗過程中可以通過DSP把肌電數(shù)據(jù)存儲下來,也可通過示波器記錄下肌電波形,示波器記錄下的波形是的采樣率為200 Hz,利用示波器分別記錄下9手勢動作時肌電信號的波形圖,并對其進行后續(xù)處理。

2.3數(shù)據(jù)處理

對于上述實驗所得到的實驗數(shù)據(jù),采用MATLAB可以直觀的把采集到的肌電信號顯示出來,并對其進行離線分析處理。

原始信號波形圖如圖4所示(按上述手勢動作順序,每兩組為一個手勢動作)。

圖4　肌電信號原始時域波形圖

圖5　肌電信號原始頻域波形圖

在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析中將采集到的信號進行FFT變換,得到原始數(shù)據(jù)的頻域圖如圖5所示。

而后我們使用陷波濾波器來有效去除肌電信號中的工頻信號。陷波器的濾波器特性如圖6所示。

圖6　陷波器的濾波器特性

經(jīng)過陷波器濾波后,肌電信號的時域波形如圖7所示,頻域波形如圖8所示。

圖7　濾波后信號時域波形

圖8　濾波后信號頻域波形

觀察分析上述波形可以得到:

(1)伸食指和伸中指的波形幅度比較小,并不如其他動作幅度大。這說明,單單只動一個手指,肌電信號并不強。

(2)當執(zhí)行同一組動作時,同一塊肌肉的信號在時域和頻域上都非常的相似。當然,執(zhí)行不同的動作時,由于肌肉收縮方式不同,施加的力也有差異,所以產(chǎn)生的肌電信號也有不同,這點在上述波形中也有明顯的體現(xiàn)。

(3)從每組的兩幅不同的圖中,可以發(fā)現(xiàn):盡管執(zhí)行的是同樣的動作,但是肌肉的信號仍然有差別,并不是一模一樣的。

(4)不同動作的肌電信號,并不相同,可以從波形圖上分辨出來,這使得肌電信號可以用來做較多腦電信號做不到的實驗,例如信號識別等,這在一定程度上擴大了肌電信號的使用范圍。

(5)雖然在設計電路與實驗過程中,我們已經(jīng)考慮到了50 Hz工頻信號的影響,并且盡可能的去除了工頻信號,但是由于某些不可抗因素,例如電極線有一定的長度,實驗時使用的電源與示波器的影響使得仍然有部分50 Hz工頻信號存在,當然,這部分信號可以通過后期對信號的處理來去除。

(6)肌電信號具有很強的可利用性,它可以有比較小的幅值,例如伸食指和伸中指,同時它也可以有比較大的幅值,例如屈伸腕和揮手等,這說明肌電信號在后續(xù)的實驗中可以發(fā)揮很大的作用。

3　總結(jié)

本文基于DSP開發(fā)板對肌電信號做了初步的探索,采集并研究分析了不同手勢產(chǎn)生的肌電信號,可以發(fā)現(xiàn),肌電信號比其他生物電信號更具有實用性,不同手勢的肌電信號差別較大,在信號識別方面具有更大的優(yōu)勢;做實驗的受試者只需要稍加訓練即可進行試驗,并且在實驗過程中肌電信號的延遲時間較小。這表明肌電信號在日后實驗研究中有更為廣泛的應用。

參考文獻:

[1]張嫻.基于肌電信號的人機交互技術(shù)研究[D].南京:東南大學測試計量技術(shù)及儀器專業(yè),2006.

[2]李晧.人體表面肌電信號采集系統(tǒng)研究[D].天津:河北工業(yè)大學,2010.

[3]楊宇,陳香,涂有強,等.基于表面肌電控制的虛擬人機交互系統(tǒng)[J].系統(tǒng)仿真學報,2010,22(3):651-655.

[4]Chen Z W,Hu T P.A Reconstruct Digit by Transplantation of a Second Toe for Control of an Electromechanical Prosthetic Hnd[J].Microsurgery,2002,22:5-10.

[5]Calder K M,Stashuk D W,Mclean L.Motor Unit Potential Morphology Differences in Individuals with Non-Specific Arm Pain and Lateral Epicondylitis[J].J Neuroeng Rehabil(S1743-0003),2008,5:34-34.

[6]Rainoldi A,Gazzoni M,Casale R.Surface EMG Signal Alterations in Carpal Tunnel Syndrome:A Pilot Study[J].Eur J Appl Physiol(S1439-6319),2008,103(2):233-242.

[7]Karnika B,Oishee M,Ananda S K.Multichannel Fused EMG Based Biofeedback System with Virtual Reality for Gait Rehabilitation[C]//Proceedings of 4th International Conference on Intelligent Human Computer Interaction.Kharagpur,India,2012:1-6.

[8]Javad H,Evelyn M,Parvin M,et al.EMG-Force Modeling Using Parallel Cascade Identification[J].Journal of Electromyography and Kinesiology,2012,22:469-477.

[9]于擎.基于手勢動作肌電信號的虛擬鼠標控制[D].南京:中國科學技術(shù)大學生物醫(yī)學工程系,2009.

[10]何慶華,吳寶明,彭承琳.表面肌電信號的分析與應用[J].國外醫(yī)學生物醫(yī)學工程分冊,2000,23(5):299-303.

[11]Wonkeun Y,Jung K.Estimation of Elbow Flexion Force during Isometric Muscle Contraction from Mechanomyography and Electromyography[J].Med Biol Eng Comput,2010,48:1149-1157.

[12]董中飛,陳香,鄧浩,等.柔性同心圓差分陣列表面肌電電極研制[J].電子測量與儀器學報,2012,26(4):359-366.

[13]周兵,紀曉亮,張榮,等.表面肌電信號采集儀的軟硬件設計[J].現(xiàn)代科學儀器,2010(4):58-61.

[14]Javad H,Evelyn M,Parvin M,et al.Enhanced Multi-Site EMG-Force Estimation Using Contact Pressure[C]//Annual International Conference of the IEEE EMBS,2012,34:3098-3101.

馮艷梅(1991-),女,江蘇鹽城人,碩士研究生,研究方向為顯示科學與技術(shù);

仲雪飛(1975-),女,江蘇南京人,副教授,研究生導師,專業(yè)為物理電子學,方向為顯示技術(shù)。2001年留校任教,2006年至今在東南大學電子科學與工程學院任副教授。2002年5月至2003年5月赴荷蘭飛利浦公司工作,主要從事場發(fā)射顯示器的理論模擬和工藝研究。2003年至今從事顯示器質(zhì)量評價、圖像視覺感知及場發(fā)射顯示理論模擬的研究。主持了一項國家自然科學基金課題,先后參與了多項國家自然科學基金、863課題,主持并完成了多項與飛利浦公司的合作項目。在國內(nèi)外期刊和會議上發(fā)表了數(shù)十篇文章。

ElectromyographyCollectionandProcessingBasedonDSP*

FENGYanmei,ZHONGXuefei*,WANGJunjun,SUNHan,ZHAOHuaping,ZHANXiong

(School of Electronic Science and Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,China)

Abstract:As an important biological signal,electromyography(EMG)has been used widely in bionics,biofeedback,sports medicine and rehabilitation engineering.Recently,the research and development on EMG grow rapidly.Focusing on the collection and analysis of the EMG,the muscle localization can be found to generate strong EMG,i.e.the most suitable position for the placement of the electrode based on the existing data collection amplifying circuit and DSP development platform.MATLAB is used to analyze the EMG signal from 9 gestures,filter the signal and draw the conclusions.The interference sources in the acquisition process are also analyzed and the method of reducing interference of the 50 Hz power frequency signal is found.

Key words:EMG;electrode;DSP development platform;signal acquisition

doi:EEACC:7210G10.3969/j.issn.1005-9490.2014.05.007

中圖分類號:R337

文獻標識碼:A

文章編號:1005-9490(2014)05-0830-05

收稿日期:2013-09-29修改日期:2013-10-09

項目來源:國家“973”計劃項目(2010CB327705)