摘 要

我们通常说的表面肌电信号是指在肌肉表面通过电极获取并记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号，它和肌肉的功能状态和活动状态有着不同程度的联系，由于不同的肢体活动是由不同的肌肉收缩模式产生的，所以肌电信号的特征也存在着差异，通过对表面肌电信号特征进行分析就可以区分不同的动作。在现代科技领域，表面肌电信号的研究已经扩展到了临床医学、运动医学、生物医学与工程等诸多领域，并且已经得到了广泛的应用，同时在智能假肢的研究方面，表面肌电信号已经成为功能性点刺激的理想控制信号。

本文通过对表面肌电信号进行分析，探索肌电信号与踝关节力矩之间的关系。在对肌电信息进行提取时采用表面肌电信号检测，其优点是对人体无损伤，能在一定程度上反映神经肌肉的活动，由于表面肌电信号是一种非常微弱的电信号，故在对其进行采集时，要消除噪声和干扰，提高其保真度。在对实验进行分析时，采用贝叶斯线性回归，利用MATLAB软件进行数据分析，来描述肌电信号和关节力矩的数学关系，最后验证结果发现肌电信号与踝关节力矩之间存在线性关系。

关键词：表面肌电信号 肌肉模型 线性回归 关节力矩

Abstract

We usually say that the surface of the EMG signal refers to the muscle surface through the electrode to obtain and record the neuromuscular system activity of the biological signal, it and the muscle function status and activity status has a different degree of contact, due to different physical activity Is different from the muscle contraction mode, so the characteristics of EMG signals are also different, by analyzing the characteristics of the surface of EMG signal can distinguish between different actions. In the field of modern science and technology, the study of surface electromyography has been extended to many fields such as clinical medicine, sports medicine, biomedicine and engineering, and has been widely used. At the same time, the surface EMG signal has become Functional point to stimulate the ideal control signal.

    In this paper, the surface of the EMG signal analysis, to explore the relationship between EMG signal and ankle joint torque. In the extraction of EMG information using surface EMG signal detection, the advantage is no damage to the human body, to a certain extent, reflect the activities of neuromuscular, because the surface EMG signal is a very weak electrical signal, so in the When collecting, to eliminate noise and interference, to improve its fidelity. In the analysis of the experiment, Bayesian linear regression was used to analyze the mathematical relationship between the EMG signal and the joint torque using MATLAB software. Finally, the results showed that there was a linear relationship between the EMG signal and the ankle joint torque.

Key words: sEMG muscle model linear regression joint moment

目录

第一章 绪论 1

1.1 课题研究背景 1

1.2 表面肌电信号特征提取和识别研究的发展现状 1

1.2.1表面肌电信号特征提取方法 1

1.2.2 表面肌电信号模式识别方法 3

1.3 人体骨骼肌肉系统力学计算技术的研究现状 3

1.4 智能假肢的研究现状 4

1.5 本文研究的主要内容 5

第二章 肌电信号的采集和预处理 6

2.1 表面肌电信号特点 6

2.2 表面肌电信号的采集 6

2.2.1 肌电信号采集方式 6

2.2.2 表面肌电信号采集设备 7

2.2.3 表面肌电信号采集过程 8

2.3 表面肌电信号的预处理 11

2.3.1 噪声来源 11

2.3.2 小波去噪 12

2.3.3 阈值去噪 12

第三章 肌肉模型 16

3.1 HILL肌肉模型 16

3.1.1 收缩元力 17

3.1.2 串联弹性元力和并联弹性元力 17

3.2 肌肉生理结构 17

3.2.1 肌肉横截面积 17

3.2.2 肌肉结构指数 18

3.2.3 肌肉最大收缩速度 19

第四章 数据分析与处理 20

4.1 数据采集过程 20

4.2 数据处理与研究结果 21

4.2.1 线性回归分析 22

第五章 总结 24

参考文献 25

致谢 26

第一章 绪论

1.1 课题研究背景

在人们的日常生活中，人的各个肢体关节经常会由于外界或者内部原因而受到一定程度的损伤，像由发生交通事故而导致的肢体损伤，日常体育活动不规范导致的肌肉拉伤，长期饮食习惯以及营养不良导致的骨骼肌肉发育不完全，一些老年病导致的肌体动作与神经不一致，还有些常年累积的关节疾病如关节炎也会造成肢体不便。人的肌肉一旦受损就会使肌肉收缩产生紊乱，影响正常生活，特别是对于一些老年群体，行动不便的问题更加不可忽视。

自主行动能力一旦受到限制，就会对人的心理生理方面产生极大影响。在生理方面，行动能力受到限制后，无法使肌体得到相应锻炼，肌体活性一旦缺失，肌肉就会产生萎缩，更严重的完全失去行动能力。在心理方面，由于行动能力受到限制，接触人和事物变少后会心理变得压抑从而产生消极的心理，甚至产生极端的危险想法，对于他们的家庭而言，一旦行动能力受限，就需要他们的家人的长期陪伴和照看，这势必会增加家庭负担，影响家庭关系。为了使肌体的运动能力得到加强，运动辅助性的器械如雨后春笋般应运而生。一般情况下，大量的重复运动可以帮助肌体运动防止肌肉萎缩，增加肌肉活性，仿照这一方法，辅助肌体进行康复训练的平台事先会设定好固定的运动轨迹，失去自主运动能力的人可以在康复平台上顺着运动轨迹进行锻炼，加强运动能力，完成肢体的主动学习过程，最后恢复自主运动能力。