利用选择性肌电信号控制踝关节神经运动康复装置

研究了利用表面肌电信号来实时控制踝关节康复装置的运动.采集人体踝关节在一个自由度上做屈伸运动时的胫骨前肌和腓肠肌的表面肌电（sEMG）信号,对sEMG信号进行处理和特征提取.并以sEMG信号为控制系统的主要信息源,研究了基于表面肌电信号的踝关节运动装置控制原理和实现方法.通过模拟试验,验证了sEMG信号的统计特性及控制机构的可行性.     

参数自适应调节的肌电反馈式电刺激仪的设计

功能性电刺激是脑卒中后导致的运动功能障碍患者康复治疗的有效手段，现有的功能性电刺激仪多采用被动式或参数恒定式刺激方式，治疗效果不佳。本文设计了一种基于表面肌电信号的参数自适应调节的生物反馈式电刺激仪。以放松状态和最大自主收缩状态的表面肌电信号均方根值为参考，用刺激间歇的表面肌电信号均方根值作为反馈信号调节下一刺激周期的脉宽和幅值。为了避免过度刺激造成疲劳和伤害，提出了基于特征Q值的疲劳检测算法，实时检测Q值变化并在肌肉达到疲劳阈值b时终止电刺激。实验结果：仪器可以输出频率、脉宽和幅值范围分别为1～10 Hz，0.1～5 ms，5～30 mA的刺激波形，脉宽和幅值的实际输出值与设定值之间的绝对误差分别为2.3%和2.5%；相同刺激幅值下12组负载上的电压和负载阻值线性拟合结果的相关系数为0.9997，实现了恒流输出；仪器可以根据肌电均方根值调节脉宽和幅值，在检测到肌肉达到疲劳阈值（50%）时电刺激停止。     

表面肌电信号(SEMG)分析在生物力学领域中的应用

表面肌电信号是一种使用表面电极来探索和记录肌肉表面电活动的技术。肌电信号在生物力学领域中主要被用来作为肌肉开始激活的指标,同时作为肌肉收缩产生力量以及肌肉内部产生疲劳的指标等。表面肌电信号作为研究肌肉的一种方法,告诉我们肌肉是否被激活、激活的程度大小和疲劳时激活的程度等。旨在着重讨论生物力学领域中的一些特定的表面肌电信号分析方面中的比较类型分析和频率疲劳分析问题。     

汽车椅面倾角对驾驶员乘坐舒适性的影响分析

考虑到车用座椅椅面倾角变化对驾驶员乘坐舒适性的影响,开展了不同身材驾驶员在不同椅面倾角下的人体骨肌力学特性的仿真分析与实验测试.首先基于人体骨肌力学软件分别建立了第5,50,95百分位中国男性驾驶员在驾驶姿态下的骨肌力学模型;然后通过椅面倾角参数动态调整并结合相关性分析方法,描述了驾驶员下肢腿部不同肌肉的受力情况和激活程度;最后开展了真实驾驶员下肢肌肉肌电测试.结果表明,当座椅椅面倾角增大时,驾驶员的臀大肌、髂腰肌、半腱肌、股直肌、缝匠肌、腓肠肌、胫骨前肌肌肉激活程度较大,10°~16°为椅面倾角的理想变化区间.     

基于AnyBody仿真及有限元建模下的八段锦运动生物力学研究

以AnyBody仿真骨骼肌多体逆向动力学三元素肌肉收缩力模型及有限元法构建八段锦动作的三维胫骨模型,全面、客观地计算不同动作最大肌力峰值时刻的积分肌电、力矩、肌肉收缩等生物力学特性. 将10例健康青年八段锦志愿者的身高、体质量、髋宽、髋深、膝宽、踝宽等形态学数据作为约束条件,用AnyBody7.1.2软件导出八段锦8个动作下肢最大肌力指标,依据胫骨最大应力约束条件,用Minics 10.01、Geomagic studio 2013、ANSYS 19.2软件建构三维数据,添加AnyBody中的3个方向数据,分析并计算不同动作最大力的应力传导大小、分布规律. 研究结果表明:八段锦是左右对称性运动,双侧同块肌肉积分肌电值、肌肉力值无显著性差异,有利于锻炼双下肢稳定性及协调性,运动中人体需要通过移动来保持平衡,膝关节在垂直轴方向力最大,伸展力矩值最大;做八段锦运动过程中,髋关节主导发力肌肉为臀中肌,膝关节主导发力肌肉为比目鱼肌、股外侧肌、腓肠肌,踝关节主导发力肌肉为拇长屈肌;表面肌电验证是评价人体肌肉激活程度的主要方式,八段锦运动中胫骨前肌、腓肠肌、股直肌、股二头肌的肌肉活性仿真结果与积分肌电值具有较高的一致性.以AnyBody软件分析下肢动作特征和有限元软件建构的胫骨模型,适用于八段锦动作的动态研究,可为计算八段锦运动时动力学变化提供新思路与实践价值参考.      

替代数据法在肌电信号分析中的应用

表面肌电信号是肌肉收缩时的电变化在皮肤表面的综合反映,根据表面肌电信号（ＥＭＧ）属于短数据量的时间序列的特点,提出了利用替代数据方法对ＥＭＧ信号的动力学特性进行了分析,研究表明,ＥＭＧ信号是非噪声的确定性信号,并具有确定性的非线性特性,为进一步分析其混沌动力学特性提供了客观依据。     

基于双向长短时记忆神经网络的步态时空参数脑肌电解码方法

针对脑电(EEG)信号对连续步态轨迹解码结果与实际轨迹相关性低的问题,提出一种基于双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的步态参数解码方法。首先,构建基于双向长短时记忆神经网络的步态时空参数解码模型,根据脑肌电信号特性设计解码模型的超参数;其次,同步采集脑电、下肢运动相关肌肉的表面肌电信号(sEMG)和下肢关节运动信号,并对脑电和表面肌电信号的步态相关特征进行分析;然后,以多通道脑电和下肢运动相关表面肌电信号作为解码模型的输入,自动提取脑肌电融合信号中步态相关特征并构建膝踝关节运动轨迹与特征之间的非线性回归模型;最后,以多通道脑电作为解码模型的输入,构建步态相关脑电信号和表面肌电信号之间的非线性回归模型。实验结果表明：所提方法与传统支持向量机方法相比,对踝关节解码轨迹与实测轨迹形状相似性Pearson相关系数提高了0.12;与单独采用脑电、表面肌电信号和脑肌电信号平均绝对值特征融合信号进行解码方法相比,对踝关节解码轨迹与实测轨迹形状相似性Pearson相关系数分别提高了0.81、0.19和0.63。该方法可实现从脑电信号中对部分表面肌电信号波形的解码,解码波形和实测波形的平均Pears...     

速滑中腿部肌肉协调性同步肌电分析

为研究人体运动中腿部肌肉间的运动协调关系,提出了一种基于多肌电模型的同步肌电研究方法。该文以滑冰运动为例,采集了5名速滑运动员滑冰过程中腿部9块表层肌肉的肌电信号,分别建立每位运动员直道和弯道滑跑多肌电模型,并进行了多路肌电的同步相关性分析。分析结果表明:同一运动员完成相同动作时肌肉协调关系一致性好;而完成不同动作时的肌肉协调关系差异明显;不同运动员完成同一动作时,肌肉协调关系有较大差别。实验结果显示了同步肌电分析方法可以作为一种有效的量化评估肌肉间协调性的方法。     

基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统

脑机-接口是一种新型的人机交互方式,不依赖于外周神经和肌肉,而是直接将脑电信号翻译成计算机的控制命令。针对传统脑机-接口系统识别准确率低、可识别目标少等问题,提出了一种基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统。首先受试者必须注视着屏幕上闪烁的目标,通过脑电放大器对人脑表皮层产生的信号进行采集、放大、A/D转换等预处理操作,然后经过实时分析软件对预处理后的脑电信号进行分类识别,取出大脑特定获得下的特征;最后将其转换为计算机的控制命令,并将输出结果反馈给用户。系统选取了Golay序列对刺激目标进行调制,且运用模板匹配法对目标进行识别。实验结果表明,该方法能有效的识别刺激目标,且获得了93.75%的识别准确率。     

基于互Wigner-Ville分布的表面肌电信号瞬时频率估计

当一块肌肉完成持续的收缩时,所记录的表面肌电信号的分析是一个用于评价局部疲劳进行性的有用的工具.在肌肉静态收缩期间,表面肌电信号功率谱的平均频率和中值频率常被用作肌肉疲劳的指示器.为了评价周期性动态收缩期间的局部肌肉疲劳,针对肌肉动态收缩时表面肌电信号的特点,提出了基于互Wigner-Ville分布的瞬时频率检测方法.通过一个类似于表面肌电信号统计性质的模拟的随机过程,评价了这一算法的估计误差.理论和实验证明,瞬时频率可以在较低的信噪比下很好地适合跟踪由于肌肉疲劳引起的频谱变化.