表面肌电信号人机接口技术研究

发布时间：2021-03-22 08:42

　　文章在阐述人体肌电信号产生的生理学机理基础上,分析了表面肌电信号非平稳性特征,归纳了肌电信号的应用领域,指出表面肌电信号采集方法与处理过程,最后对表面肌电信号应用于人机接口控制肌电假肢进行了初步研究。 

【文章来源】：科学技术创新. 2020,(07)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

肌电信号产生机理示意图

通过上面的采集实验，使用银-氯化银表面电极获得到的大量人体上臂动作的表面肌电信号通常很微弱，一般不超过5毫伏，有些甚至是微伏级的，而且里面混杂有噪声干扰。需要进行滤波，然后才能提取时频域的特征，信号处理流程如下：如图2所示，首先采用高精密仪用放大器，设计多级放大电路提高信号幅值。又由于干扰源多样性，必须通过多种方式来降低噪声，详见参考文献2。只有滤除噪声干扰，才能提取信号有用特征，为此笔者设计了巴特沃斯滤波器，经过多次实验调整，可以较好地滤除干扰，又不损失太多有用的肌电信号，为后续特征提取与动作模式识别奠定了基础。

使用肌电信号控制的假肢，实物如图3所示，该假肢有三个手指，拇指、食指和中指，用一个微型电机带动减速机构完成驱动，假手后端连接的筒壁用高性能树脂材料制作，轻薄有韧性，方便套在残臂上。手指前端可以套上乳胶手套，外表逼真，具备仿生功能。能根据残疾人神经以及上肢残臂的肌肉动作去控制假手的张开、合拢，完成相应的抓取与放开等基本动作。该肌电假手可以根据残疾患者的实际情况定制手臂的粗细、长短等，手指也可以设计，使其穿戴更加合身，工作可靠，为他们日常行动带来很多便利，显著提高其生活质量。为了能够控制肌电假肢精准反映使用者意图，实现多自由度灵巧操作。还需要通过大量试验，采集更多不同被试者前臂、手腕部、甚至是手指精细动作对应的肌电信号，并且综合运用多种信号分析方法如小波分析、主成分分析等，合理提取特征参数，设计先进的分类器，通过大量学习训练，最终做出准确模式分类，用于驱动假肢精准完成不同动作，进一步提高使用者生活质量。

【参考文献】：
期刊论文
[1]表面肌电信号采集与抗干扰技术研究[J]. 侯秀丽,许美珏,李庆.  技术与市场. 2019(03)
[2]一种肌电假手的自适应模糊控制方法[J]. 吴常铖,宋爱国,章华涛.  仪器仪表学报. 2013(06)



本文编号：3093953