汪 洋， 張定國(guó)

(上海交通大學(xué) 機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200240)

0 引 言

肌電作為一種人體生物信號(hào)，包含了大量的神經(jīng)信號(hào)[1]，結(jié)合模式識(shí)別算法可以解析出相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)意圖[2]。國(guó)內(nèi)外一些機(jī)構(gòu)針對(duì)用肌電信號(hào)控制的假肢進(jìn)行了很多研究[3～6]。但目前研究工作大多聚焦于手部假肢，即面向前臂截肢者，鮮有針對(duì)高位截肢患者的肌電假肢設(shè)計(jì)和研發(fā)。主要原因有:1)采集的表面肌電信號(hào)存在很多噪聲，且不同的肌肉產(chǎn)生肌電信號(hào)傳導(dǎo)至皮膚存在串?dāng)_[7]。2)人體的肌電信號(hào)在每天的不同時(shí)刻均可能存在差異，且每次佩戴肌電采集裝置的位置亦存在差異[8],導(dǎo)致難保證上一次訓(xùn)練的模式識(shí)別模型可以在下一次使用[9，10]。3)一般訓(xùn)練的模型比較大，難以在線快速訓(xùn)練,而快速訓(xùn)練對(duì)于截肢患者是很重要的一個(gè)指標(biāo)[11]。4)對(duì)于一般高位截肢者控制手部和腕部運(yùn)動(dòng)的肌電信號(hào)已經(jīng)丟失，其結(jié)果是控制手部和腕部的意圖不能從肌電信號(hào)中體現(xiàn)出來(lái)。因此，目前的假肢大多以肌電信號(hào)作為開(kāi)關(guān)量控制假肢的運(yùn)動(dòng)，通過(guò)多個(gè)肌電采集通道上的有無(wú)狀態(tài)的組合控制假肢各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)[12]。這種控制方式很難做到截肢者想做什么動(dòng)作，假肢就做出什么樣的動(dòng)作，導(dǎo)致使用者認(rèn)為假肢實(shí)用性不強(qiáng)[13,14]。

上述問(wèn)題中前3個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)改進(jìn)肌電傳感器、肌電處理算法和假肢接收腔的佩戴方式解決[12,15]。針對(duì)問(wèn)題(4)，美國(guó)Kuiken團(tuán)隊(duì)提出的靶向肌肉神經(jīng)移植(targeted muscle reinnervation，TMR)手術(shù)提供了解決方案[16]，將殘留的神經(jīng)移植到殘余的靶向肌肉(比如胸大肌)上，從而恢復(fù)控制手部和腕部運(yùn)動(dòng)的肌電信號(hào)。目前基于TMR的肌電假肢研究只在美國(guó)的某些團(tuán)隊(duì)開(kāi)展，國(guó)內(nèi)尚未有相關(guān)研究成果發(fā)表。

本文與上海華山醫(yī)院手外科合作，在國(guó)內(nèi)率先開(kāi)展了基于靶向肌肉神經(jīng)移植手術(shù)的肌電假肢研究。主要介紹了一種針對(duì)高位截肢患者的假肢系統(tǒng)設(shè)計(jì)，為后期的臨床測(cè)試奠定了基礎(chǔ)。

1 假肢結(jié)構(gòu)

假肢的運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)包括肘關(guān)節(jié)、腕關(guān)節(jié)和手。機(jī)械臂的三維模型和實(shí)物如圖1所示。機(jī)械手使用了由上海交通大學(xué)機(jī)器人研究所生機(jī)電實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的SJTU-6，包含6個(gè)自由度。本文6個(gè)自由度耦合使用，由控制器控制6個(gè)電機(jī)同時(shí)運(yùn)動(dòng)，當(dāng)檢測(cè)到某個(gè)手指與物體達(dá)到一定接觸力時(shí)，手指停止運(yùn)動(dòng)，而其他未滿(mǎn)足條件的手指則繼續(xù)運(yùn)動(dòng)。由此機(jī)械手即可更容易地抓取不同形狀的物體。肘關(guān)節(jié)采用無(wú)刷電機(jī)和諧波減速器的設(shè)計(jì)方案，腕關(guān)節(jié)采用無(wú)刷電機(jī)加行星減速器的方式。另外，考慮到腕關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)對(duì)布線的影響，在腕關(guān)節(jié)增加了導(dǎo)電滑環(huán)。導(dǎo)電滑環(huán)可以在避免導(dǎo)線纏繞的情況下為機(jī)械手上的電機(jī)供電。各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)范圍如表1所示。

表1 手臂性能參數(shù)

2 假肢電氣系統(tǒng)

2.1 硬件結(jié)構(gòu)

硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示，硬件系統(tǒng)包括肌電采集模塊、總控制模塊和驅(qū)動(dòng)模塊。肌電采集模塊將表面肌電信號(hào)放大濾波，驅(qū)動(dòng)模塊驅(qū)動(dòng)相應(yīng)的電機(jī)運(yùn)動(dòng)，肘部關(guān)節(jié)和腕部關(guān)節(jié)的無(wú)刷電機(jī)的驅(qū)動(dòng)模塊直接由總控制器控制，手部電機(jī)的驅(qū)動(dòng)模塊由手部控制器控制，總控制器通過(guò)串口發(fā)送命令控制手部控制器。

圖2 硬件結(jié)構(gòu)框圖

2.2 采樣系統(tǒng)

肌電信號(hào)在由模/數(shù)轉(zhuǎn)換器(analog to digital converter,ADC)采樣前首先通過(guò)儀表放大器和運(yùn)放組成的濾波電路[17]被放大和濾波，如圖3所示。

圖3 采樣系統(tǒng)

肌電信號(hào)通過(guò)低通濾波器，經(jīng)過(guò)儀表放大器放大100倍后，通過(guò)截止頻率為15.9～482 Hz的帶通濾波器。經(jīng)過(guò)陷波頻率為50 Hz的陷波器，并將信號(hào)再次放大50倍。再對(duì)放大和濾波后的信號(hào)抬升1.5V，最終由STM32F103ZET6的ADC采樣得到。ADC的采樣頻率為1 860 Hz。在該假肢系統(tǒng)中共有5個(gè)肌電采集通道。ADC采用輪詢(xún)方式，采樣結(jié)束后由直接存儲(chǔ)器存取(direct memory access,DMA)存于緩存中。當(dāng)每個(gè)通道采集滿(mǎn)128個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)后執(zhí)行一次特征提取。

3 控制算法

3.1 算法基礎(chǔ)

假肢有3個(gè)獨(dú)立的自由度，為了做到使截肢患者靈巧地控制假肢，必須得到7個(gè)不同類(lèi)的動(dòng)作，即控制3個(gè)自由度往返的6類(lèi)動(dòng)作和一個(gè)休息態(tài)的動(dòng)作。但考慮到保證識(shí)別率，系統(tǒng)中將手腕的內(nèi)旋和外旋合并為一個(gè)外旋動(dòng)作，即共有6類(lèi)動(dòng)作，如表2所示。

6類(lèi)動(dòng)作可以根據(jù)情況進(jìn)行定義，最理想的狀態(tài)是定義成和假肢的動(dòng)作相同的動(dòng)作類(lèi)型。在一般情況下高位截肢患者人群，相應(yīng)的肌肉已經(jīng)不存在或者萎縮。需要找到替代的信號(hào)源或者進(jìn)行神經(jīng)移植手術(shù)[16]，但亦無(wú)法保證每種運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)能夠分開(kāi)，所以本文動(dòng)作1，2，3，4，5未限定。為了識(shí)別包括空閑態(tài)的6類(lèi)動(dòng)作，系統(tǒng)中采用了模式識(shí)別的方式。

系統(tǒng)選用基于貝葉斯決策的線性分類(lèi)器(linear discriminant analysis,LDA)[18～20],可以達(dá)到快速訓(xùn)練的要求。特征選用時(shí)域上的特征，便于實(shí)時(shí)系統(tǒng)的計(jì)算，提高識(shí)別速度，且能達(dá)到良好的效果[21,22]。肌電采用的特征有絕對(duì)平均值(mean absolute value,MAV)、波長(zhǎng)(wave length,WL)、過(guò)零點(diǎn)數(shù)(zero-point crossing,ZC)、斜率符號(hào)變化(slope symbol change,SSC)次數(shù)4個(gè)特征,分別由式(1)～式(4)得到[3]

(1)

(2)

(3)

(4)

分類(lèi)器計(jì)算公式為

(5)

式中X為特征向量；μC為相應(yīng)動(dòng)作類(lèi)別所有訓(xùn)練特征向量的平均向量。p(wc)為動(dòng)作c出現(xiàn)的概率，在實(shí)際情況中一般每個(gè)動(dòng)作出現(xiàn)的概率是相當(dāng)?shù)?，所以在系統(tǒng)中不考慮每個(gè)動(dòng)作概率不同的影響，即在此處lnp(wc)=0。式中的Σ為總協(xié)方差矩陣，其計(jì)算公式為[15]。

(6)

式中Σc為各個(gè)動(dòng)作的協(xié)方差矩陣；C為動(dòng)作類(lèi)別數(shù)；nc為每個(gè)動(dòng)作的訓(xùn)練樣本數(shù)；N為總的訓(xùn)練樣本數(shù)。當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)X時(shí)，通過(guò)式(5)計(jì)算得到6個(gè)值。比較6個(gè)值的大小，最終的識(shí)別結(jié)果即為最大值對(duì)應(yīng)的動(dòng)作。

3.2 算法的片上實(shí)現(xiàn)過(guò)程

3.2.1 訓(xùn)練流程

在控制板上有6個(gè)指示燈分別對(duì)應(yīng)6類(lèi)動(dòng)作。當(dāng)相應(yīng)按鈕按下時(shí)對(duì)應(yīng)的指示燈亮起，使用者做出相應(yīng)的動(dòng)作，同時(shí)ADC開(kāi)始采樣。每個(gè)動(dòng)作的采樣時(shí)間約為7 s，為了得到穩(wěn)態(tài)的信號(hào)將前4 s的信號(hào)舍棄。

為了保證實(shí)時(shí)性和識(shí)別率，系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理窗長(zhǎng)度為256個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，滑動(dòng)窗長(zhǎng)度為128個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)[19]。在1 860 Hz的采樣頻率下，處理的延遲時(shí)間為68.8 ms，明顯小于可以接受的延遲時(shí)間256 ms[19]。當(dāng)各通道得到128個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，將這些數(shù)據(jù)與之前的128個(gè)數(shù)據(jù)合并，并提取特征。處理過(guò)程如圖4所示。

圖4 肌電特征的實(shí)時(shí)提取

整個(gè)系統(tǒng)的訓(xùn)練過(guò)程如圖5所示。當(dāng)指示燈1亮?xí)r，使用者開(kāi)始做動(dòng)作1。主控板上的ADC不停地將采樣結(jié)果經(jīng)DMA存儲(chǔ)在緩存區(qū)，當(dāng)所有通道的存儲(chǔ)數(shù)量達(dá)到128時(shí)觸發(fā)中斷。為了消除尾跡的影響，在開(kāi)始的緩沖區(qū)存滿(mǎn)前200次未進(jìn)行訓(xùn)練，即前4 s的數(shù)據(jù)。在緩沖區(qū)滿(mǎn)201次時(shí)，中斷程序?qū)⒋舜蔚玫降?28個(gè)數(shù)據(jù)和上一次得到的128個(gè)數(shù)據(jù)合并，提取特征。每個(gè)動(dòng)作提取40次特征。系統(tǒng)中有5個(gè)通道，每個(gè)通道提取4個(gè)時(shí)域特征，最終可以得到40個(gè)20維的特征向量。由該40個(gè)特征向量得到動(dòng)作1的協(xié)方差矩陣，并得到40個(gè)特征向量的平均特征向量μC。

圖5 在線訓(xùn)練算法流程

在得到各個(gè)動(dòng)作的協(xié)方差矩陣后通過(guò)式(6)將各動(dòng)作的協(xié)方差矩陣合并得到最終的總協(xié)方差矩陣Σ。

3.2.2 識(shí)別流程

如圖6，得到各動(dòng)作的平均特征向量μC和總的協(xié)方差矩陣Σ后即可根據(jù)式(5)進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別。當(dāng)緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)存滿(mǎn)128個(gè)時(shí)送入分類(lèi)器，分類(lèi)器結(jié)合上128個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

圖6 在線動(dòng)作識(shí)別流程

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果即可由主控板對(duì)驅(qū)動(dòng)電路發(fā)出控制指令，控制相應(yīng)的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)。

4 實(shí) 驗(yàn)

4.1 受試者信息

實(shí)驗(yàn)招募了5位受試者，4名男性，1名女性，年齡在20～26歲。5名受試者手臂健全。

4.2 實(shí)驗(yàn)流程

為驗(yàn)證系統(tǒng)的識(shí)別率，進(jìn)行了5名受試者的在線分類(lèi)實(shí)驗(yàn)。分類(lèi)實(shí)驗(yàn)包括了1次分類(lèi)器訓(xùn)練和10次預(yù)測(cè)。

整個(gè)實(shí)驗(yàn)的過(guò)程如下：1)將5個(gè)肌電電極片貼于手臂。貼放的位置分別為掌長(zhǎng)肌、尺側(cè)腕屈肌、指伸肌、肱二頭肌和肱三頭肌，如圖7所示。注意：參考這些前臂肌電電極針對(duì)的肌肉，后期將會(huì)在高位截肢患者上進(jìn)行靶向肌肉神經(jīng)移位手術(shù)來(lái)獲取對(duì)應(yīng)的肌電信號(hào)。2)訓(xùn)練線性分類(lèi)器，受試者根據(jù)指示燈的提示分別作出放松、握拳、外翻手腕、內(nèi)翻手腕、屈肘和伸肘6類(lèi)動(dòng)作。在放松狀態(tài)下手臂處于自然垂直狀態(tài)；握拳、手腕外翻和手腕內(nèi)翻3個(gè)動(dòng)作手臂處于垂直狀態(tài)；在屈肘時(shí)，手腕和手指放松，上臂處于垂直狀態(tài)；在伸肘時(shí)手腕和手指處于放松狀態(tài)，手臂處于垂直狀態(tài)。3)6類(lèi)動(dòng)作按放松、握拳、外翻手腕、內(nèi)翻手腕、屈肘和伸肘的順序進(jìn)行。每個(gè)動(dòng)作大約7s。6類(lèi)動(dòng)作完成后，得到分類(lèi)器模型。

圖7 電極貼放位置

在預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)中，受試者根據(jù)指示燈的提示完成相應(yīng)動(dòng)作，分類(lèi)器將分類(lèi)的結(jié)果存儲(chǔ)在STM32的RAM上。動(dòng)作的順序與訓(xùn)練時(shí)相同，每個(gè)動(dòng)作的持續(xù)時(shí)間為4 s左右。受試者根據(jù)指示燈的提示進(jìn)行動(dòng)作切換。受試者完成一次預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)后，系統(tǒng)暫停分類(lèi)，通過(guò)串口將分類(lèi)的結(jié)果傳輸至上位機(jī)，保存結(jié)果。重復(fù)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)10次。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

上述實(shí)驗(yàn)可以得到5名受試者的識(shí)別率數(shù)據(jù)。任意抽取1名受試者的1次預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如圖8所示。如圖中橫坐標(biāo)所示前60次受試者放松，61～120次受試者握拳，后面以此類(lèi)推?？v坐標(biāo)為識(shí)別結(jié)果，其中，1為放松態(tài)，2為握拳，3為外翻手腕，4為內(nèi)翻手腕，5為屈肘，6為伸肘。

圖8 6類(lèi)動(dòng)作在線預(yù)測(cè)結(jié)果

從圖9可以看出，雖然在60～120次指示燈指示做握拳的動(dòng)作，但識(shí)別結(jié)果依然為放松態(tài)，該現(xiàn)象稱(chēng)為識(shí)別延遲。在后面幾個(gè)動(dòng)作的切換點(diǎn)處也存在同樣的識(shí)別延遲。主要原因是受試者在看到指示燈跳轉(zhuǎn)，到調(diào)節(jié)到相應(yīng)的動(dòng)作存在一段時(shí)間。另外從圖中可以看出：2個(gè)動(dòng)作的間隔時(shí)間點(diǎn)附近識(shí)別的結(jié)果會(huì)發(fā)生跳動(dòng)。例如在屈肘和伸肘間隔點(diǎn)附近識(shí)別結(jié)果跳到了4(內(nèi)翻手腕)。主要是因?yàn)樵趦蓚€(gè)動(dòng)作切換時(shí)，肌電信號(hào)不穩(wěn)定。

以上的結(jié)果同樣可以從5名受試者總的混淆矩陣看出，如表3所示?；煜仃嚨膶?duì)角線為動(dòng)作識(shí)別的正確率，可以看出：動(dòng)作1(握拳)識(shí)別率為95.1 %，為5個(gè)動(dòng)作中最高的，而每類(lèi)動(dòng)作的錯(cuò)誤分類(lèi)情況主要集中在該動(dòng)作的前一個(gè)動(dòng)作。例如動(dòng)作2被識(shí)別為動(dòng)作1有16.7 %，動(dòng)作3被識(shí)別為動(dòng)作2的有15.1 %，后面幾個(gè)動(dòng)作存在類(lèi)似情況。

表3 6類(lèi)動(dòng)作的混淆矩陣 %

為了消除這種現(xiàn)象的影響，在分析時(shí)應(yīng)當(dāng)剔除動(dòng)作切換時(shí)的數(shù)據(jù)。在舍棄識(shí)別結(jié)果時(shí)，以動(dòng)作切換的起始點(diǎn)為參考點(diǎn)，向后數(shù)。圖9顯示了隨著舍棄切換處分類(lèi)結(jié)果識(shí)別率的變化過(guò)程，可以看出：休息態(tài)的識(shí)別率無(wú)變化。因?yàn)樵趯?shí)驗(yàn)中休息態(tài)之前無(wú)動(dòng)作。其他5類(lèi)動(dòng)作在舍棄點(diǎn)達(dá)到20之后基本無(wú)變化。20個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間約為1.37 s，基本符合現(xiàn)實(shí)運(yùn)動(dòng)情況。當(dāng)舍棄的點(diǎn)數(shù)達(dá)到20時(shí)基本上消除了動(dòng)作切換時(shí)對(duì)識(shí)別率的影響。

圖9 舍棄點(diǎn)數(shù)和識(shí)別率的關(guān)系

在舍棄次數(shù)為20時(shí)5名受試者的6類(lèi)動(dòng)作的識(shí)別率如圖10?？梢钥闯?，當(dāng)舍棄次數(shù)為20次時(shí)6類(lèi)動(dòng)的識(shí)別率均達(dá)到了90 %以上。

圖10 舍棄20點(diǎn)后6類(lèi)動(dòng)作識(shí)別率

4.4 機(jī)械臂控制效果

機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的控制實(shí)驗(yàn)如圖11所示。電極片的貼放位置如前面所述，經(jīng)過(guò)51 s 6類(lèi)動(dòng)作的訓(xùn)練后，控制者可以通過(guò)自身的運(yùn)動(dòng)控制機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)?？刂普叩那狻⑸熘?、內(nèi)翻手腕、外翻手腕、握拳、休息態(tài)分別對(duì)應(yīng)機(jī)械臂的屈肘、伸肘、外旋手腕、展拳、握拳、靜止。與驗(yàn)證識(shí)別率時(shí)不同，此時(shí)控制者可以根據(jù)自己的意愿隨意切換動(dòng)作。

圖11 實(shí)時(shí)控制

觀察發(fā)現(xiàn)，機(jī)械臂可以很好地跟隨手臂的運(yùn)動(dòng)。在控制者切換動(dòng)作時(shí)，機(jī)械臂的誤動(dòng)作不明顯。

5 結(jié) 論

論述了整套假肢的設(shè)計(jì)方案，包括了假肢的機(jī)械結(jié)構(gòu)方案、電氣系統(tǒng)方案和控制算法方案。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)通過(guò)快速單次訓(xùn)練分類(lèi)器，6類(lèi)動(dòng)作的穩(wěn)態(tài)識(shí)別率可以達(dá)到90%以上，整個(gè)訓(xùn)練時(shí)間為51 s。通過(guò)在線控制肌電假肢，發(fā)現(xiàn)假肢基本上可以隨著控制者的意圖運(yùn)動(dòng)。但在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，會(huì)存在錯(cuò)誤識(shí)別結(jié)果，這主要是由于控制者在切換動(dòng)作時(shí)，肌電信號(hào)變化需要一段時(shí)間造成的。在控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)時(shí)，這種現(xiàn)象體現(xiàn)并不明顯，即機(jī)械臂很少出現(xiàn)誤動(dòng)作的情況：1)由于在動(dòng)作切換時(shí)，分類(lèi)器的錯(cuò)誤分類(lèi)所占的時(shí)間很短，在短時(shí)間內(nèi)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)幅度比較??；2)由于在動(dòng)作切換時(shí)分類(lèi)器錯(cuò)誤分類(lèi)的結(jié)果中多是上一次動(dòng)作，在控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)時(shí)體現(xiàn)出的是動(dòng)作切換時(shí)的延遲，并不會(huì)造成錯(cuò)誤的動(dòng)作。

目前，假肢系統(tǒng)在正常人身上得到了驗(yàn)證。為了驗(yàn)證該系統(tǒng)能否用在高位截肢者身上，已經(jīng)和復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院手外科合作，外科醫(yī)生已經(jīng)給幾例截肢者做了靶向肌肉神經(jīng)移植手術(shù)，相應(yīng)的研究成果將在未來(lái)發(fā)表。

參考文獻(xiàn):

[1] Farina D,Jiang N,Rehbaum H,et al.The extraction of neural information from the surface EMG for the control of upper-limb prostheses:Emerging avenues and challenges[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2014,22(4):797-809.

[2] Reaz M B I,Hussain M S,Mohd-Yasin F.Techniques of EMG signal analysis:Detection,processing, classification and applications[J].Biological Procedures Online,2006,8(1):11-35.

[3] Kelly M F,Parker P A,Scott R N.The application of neural networks to myoelectric signal analysis: A preliminary study[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,1990,37(3):221-230.

[4] Jiang N,Englehart K B,Parker P A.Extracting simultaneous and proportional neural control information for multiple-DOF prostheses from the surface electromyographic signal[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2009,56(4):1070-1080.

[5] Liu H,Yang D,Jiang L,et al.Development of a multi-DOF prosthetic hand with intrinsic actuation,intuitive control and sensory feedback[J].Industrial Robot:An International Journal,2014,41(4):381-392.

[6] 楊大鵬,趙京東,姜 力,等.基于肌電信號(hào)的人手姿態(tài)多模式識(shí)別方法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2009(7):1071-1075.

[7] Farina D,Merletti R,Enoka R M.The extraction of neural strategies from the surface EMG: An update[J].Journal of Applied Physiology,2014,117(11):1215-1230.

[8] Sensinger J W,Lock B A,Kuiken T A.Adaptive pattern recognition of myoelectric signals: Exploration of conceptual framework and practical algorithms[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2009,17(3):270-278.

[9] He J,Zhang D,Sheng X,et al.Effects of long-term myoelectric signals on pattern recognition[C]∥International Conference on Intelligent Robotics and Applications,Springer,Berlin Heidelberg,2013:396-404.

[10] Jiang N,Dosen S,Müller K R,et al.Myoelectric control of artificial limbs—Is there a need to change focus[J].IEEE Signal Process Mag,2012,29(5):152-150.

[11] Guo W,Sheng X,Liu J,et al.Towards zero training for myoelectric control based on a wearable wireless sEMG armband[C]∥2015 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics(AIM),IEEE,2015:196-201.

[12] Parker P A,Scott R N.Myoelectric control of prostheses[J].Critical Reviews in Biomedical Engineering,1985,13(4):283-310.

[13] Wright T W,Hagen A D,Wood M B.Prosthetic usage in major upper extremity amputations[J].The Journal of Hand Surgery,1995,20(4):619-622.

[14] Biddiss E A,Chau T T.Upper limb prosthesis use and abandonment:A survey of the last 25 years[J].Prosthetics and Orthotics International,2007,31(3):236-257.

[15] Liu J,Sheng X,Zhang D,et al.Reduced daily recalibration of myoelectric prosthesis classifiers based on domain adaptation[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2016,20(1):166-176.

[16] Kuiken T A,Miller L A,Lipschutz R D,et al.Targeted reinnervation for enhanced prosthetic arm function in a woman with a proximal amputation:A case study[J].The Lancet,2007,369(9559):371-380.

[17] Fang Y,Zhu X,Liu H.Development of a surface EMG acquisition system with novel electrodes configuration and signal representation[C]∥International Conference on Intelligent Robotics and Applications,Springer,Berlin Heidelberg,2013:405-414.

[18] Chen X,Zhang D,Zhu X.Application of a self-enhancing classification method to electromyography pattern recognition for multifunctional prosthesis control[J].Journal of Neuroengineering and Rehabilitation,2013,10(1):1.

[19] Englehart K,Hudgins B.A robust,real-time control scheme for multifunction myoelectric control[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2003,50(7):848-854.

[20] Englehart K,Hudgins B,Parker P A,et al.Classification of the myoelectric signal using time-frequency based representations[J].Medical Engineering & Physics,1999,21(6):431-438.

[21] Phinyomark A,Phukpattaranont P,Limsakul C.Feature reduction and selection for EMG signal classification[J].Expert Systems with Applications,2012,39(8):7420-7431.

[22] Zhou P,Lowery M M,Englehart K B,et al.Decoding a new neural-machine interface for control of artificial limbs[J].Journal of Neurophysiology,2007,98(5):2974-2982.