基于肌动图(MMG)与肌电图(EMG)信号的假肢控制系统研究

摘要

通过分析传统肌电假肢存在的问题和国内外该领域的研究现状,建立基于模式识别的肌电假肢控制总体方案,并对总体方案的组成结构、功能和具体实现方法进行比较详细的介绍。
　　 设计了八通道生物信号采集装置,包括表面肌电信号放大滤波电路,以及基于Matlab的信号处理程序。其中肌电信号放大滤波电路包含放大、高通滤波、低通滤波、带阻滤波和补偿电路等模块;肌电采集软件可以实现肌电信号的采集、存储等功能。
　　 为了提高假肢控制系统分类的准确度,本文采用信号融合的方法,通过融合6通道的肌电图(EMG)信号与2通道的肌动图(MMG)信号,以及基于模式识别的线性判别分析(LDA)算法,研制了基于MMG和EMG信号的假肢控制系统,系统能对采集到的信号进行处理并得出动作分类结果然后控制假肢完成相应动作。对8位测试者的腕屈、腕伸、张开、握拳4类动作以及静止状态进行假肢控制的动作分类准确度实验,准确度达94.6％±1.3％,比单独用MMG信号(88.5％±1.6％)或EMG信号(精度90.4％±1.5％)效果更好。实验结果证明本系统实现了假肢控制动作的有效分类,有望应用于上臂截肢的残疾人。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 本设计的研究背景与意义

1.2 国内外的研究现状

1.2.1 关于肌动信号(MMG)的研究

1.2.2 关于肌电信号(EMG)的研究

1.2.3 MMG信号的传感技术的发展

1.3 本课题的核心思路

1.4 主要研究内容

1.5 本章小结

第二章 假肢控制系统的原理和方法

2.1 假肢控制信号MMG及EMG简介

2.2 系统组成

2.3 系统原理

2.4 本章小结

第三章 基于EMG及MMG信号假肢控制系统硬件设计

3.1 八通道生物信号放大器

3.1.1 前置放大电路

3.1.2 主放大电路

3.1.3 低通滤波电路及高通滤波电路

3.1.4 带阻滤波电路

3.1.5 调零电路

3.1.6 补偿电路

3.1.7 电源电路设计

3.2 数据采集模块

3.3 假肢驱动电路

3.4 本章小结

第四章 基于EMG及MMG信号假肢控制系统的信号处理及软件设计

4.1 概述

4.2 信号采集及预处理

4.2.1 信号采集软件

4.2.2 数据格式转换

4.2.2 数字滤波

4.3 信号处理

4.3.1 截取动作信号

4.3.2 信号等长及信号平分

4.3.3 窗口分割及特征提取

4.3.2 分类器训练

4.3.2 分类器验证

4.5 本章小结

第五章 系统调试与实验结果分析

5.1 实验方案

5.1.1 实验目的

5.1.2 实验准备

5.2 实验结果及分析

5.3 实时控制

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

攻读学位期间主要的研究成果

致谢

附录一 八通道生物信号放大器电路原理图

附录二 八通道生物信号采集系统配置清单