双通道表面肌电信号采集装置的设计与分析

本研究设计了一种双通道的表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)采集装置.该装置以STM32为主控芯片,配以sEMG采集模块,实现对肌电信号的采集,并将数据传至由MATLAB编程的上位机进行分析处理.该装置对于人体内部及周围环境干扰噪声的处理均在硬件上实现,信噪比约为60～70 dB....     

基于小波变换的膈肌肌电信号降噪方法研究

膈肌肌电信号是分析和诊断呼吸疾病最科学及有效的数据之一,该信号往往受到被测对象心电信号的严重干扰.利用小波变换的分析方法,在对原始信号小波分解的基础上,针对各尺度小波系数的特点提出一种新的阈值滤波算法.对来自临床食道电极采集的膈肌肌电信号进行降噪处理,处理前后的时域信号对比以及频域的功率谱分析均表明,心电干扰信号能够被有效地去除,而膈肌肌电信号的信号特征得到较好地保留,为膈肌肌电信号的进一步分析处理创造了良好的条件.     

肌电信号的预处理

通过观察肌电信号(EMG)可以判断肌肉功能是否正常,这对利用A型肉毒毒素治疗肌肉痉挛性疾病十分有意义。EMG属于生物电范畴,信号微弱,并且易受干扰,针对EMG的特点设计信号调理电路。该电路采用两级隔离放大并经过滤波处理来提取肌电信号。对信号处理电路的特性分析表明,文中所设计的电路可以有效提取10～500Hz的肌电信号,并有效抑制工频干扰,因此该电路将在实际应用中取得较理想结果。     

基于LabVIEW的心电信号采集系统的设计

目的设计一套基于LabVIEW的心电信号采集系统.方法在插入式信号采集板DAQ的硬件支持下,利用LabVIEW编程软件,设计了一套双通道心电信号采集系统,本系统用传统的心电图机采集心电信号,经过调解后,输入计算机采集并显示,同时,为了能够对心电信号作进一步的研究,利用小波变换对心电信号进行了处理.结果成功采集到心电信号,并计算了心率的大小.     

多道前臂肌电信号集中参数模型系统的确定

采用了分段的ＬＳ方式来提取前臂肌电信号集中参数模型ＡＲ系数，在此基础上，对不同时窗，不同的采样频率以及不同的衰减数系的作用进行了比较，提出了最佳的选择。与目前其他ＡＲ系数的提取方法相比，实验结果表明分段的ＬＳ方法有关更好的辨识效果。     

针对微弱表面肌电信号的采集电路设计

表面肌电信号频率低、极易受干扰,针对此设计基于高阶滤波的信号采集电路。为避免噪声被过度放大而造成信号淹没,电路采用两级放大方案。带通滤波部分采用两组5阶Sallen-Key,以奇次在前、偶次在后的顺序级联,避免输出信号中混入高频泄露信号,且阻带下降速度达-100 dB/dec。此外,陷波器部分设置可调电位器,灵活调整品质因数（Q值）,以获得最佳采集效果。结果表明,该电路可实现高达60 dB的放大增益,可有效提取20~500 Hz之间的有用信号,同时很好地抑制50 Hz工频干扰,具有良好的抗噪声性能。     

大壁虎肌电信号在体采集与存储装置

大壁虎因其非结构环境中独特的运动能力已成为动物机器人领域研究的一个热点。大壁虎的四足运动特点是仿壁虎机器人研究的一个重要方向,为更好了解大壁虎运动时四肢肌肉的放电情况,制作了大壁虎肌电信号的在体无线采集与存储装置,该装置的大小为3．2 cm ×2．5 cm ×1 cm（长×宽×高）,重量为12 g,系统能以1 kHz/s的采样率同时对来自5个通道的模拟信号连续采样2 h以上。通过信号发生器产生的稳定信号源对采集存储装置进行了验证,并对大壁虎附着于不同倾斜角度平面时四肢屈肌的肌电变化进行了初步研究,结果显示该装置可用于大壁虎不同状态的肌电采集记录,同时为其它动物生物电信号的采集与存储提供了有益借鉴。     

基于PSoC的脑电信号采集系统的设计

脑电信号是一种很重要的生物医学信号,它是临床医学诊断和脑科学研究的一种重要手段.本文介绍了基于Cypress PSoCTM可编程片上系统的脑电信号采集系统的整个设计过程,包括硬件组成和软件设计方法.通过PSoC芯片特有的可编程模拟系统和数字系统,可以把大量的外围器件集成到芯片的内部,从而提高了硬件系统的集成度和可靠性;加上功能强大的PSoC Designer集成开发环境,提高了开发效率,而且系统的软硬件升级也更加容易了.     

双通道心电信号长时间连续采集和实时分析系统

基于微机实现了双通道心电信号长时间连续采集和实时分析系统，使用扩展内存实现了大量数据的连续存储，可连续采集３０分钟以上的双道信号；利用中断实现了信号的实时采集和显示，可滚动显示双道信号；可实时分析心电波形，并对异常心电进行报警。该系统为建立心电数据库研究和临床心电监护等应用提供了一个良好的工具。     

采集表面肌电信号应用于动作识别的可行性

背景：文献表明上肢前臂运动时所产生的表面肌电信号具有非线性特征,而肢体运动时肌电信号又呈现出非平稳特性。 目的：设计一种简单的拾取电路采集表面肌电信号,拟应用于动作肌电信号的特征识别。 方法：根据表面肌电信号的特点,设计高共模抑制比的前端放大电路,抑制共模干扰;采用低通滤波电路,有源双T带阻滤波器对信号进行去噪处理;对采集得到的信号进行小波包变换,得到信号的特征量。 结果与结论：所设计的表面肌电信号检测电路具有较高共模抑制比,并能有效地滤除50 Hz工频信号,可以满足肌电信号采集电路的基本要求。肌电信号的处理结果表明采用子频段能量值的方法可以区分手部4种不同动作。     

多通道高信噪比神经信号放大器的设计与测试

我们设计和装配了一款高信噪比的神经信号放大器,该放大器在实验中能记录到稳定且高信噪比的神经脉冲信号。     

生理信号数据生成系统的设计及应用

本文给出了各种生理信号数据生成系统的设计思路及其应用实例。该数据生成系统可将扫描仪得到的或画图软件画出的各种生理信号波形图自动转换为8位、10位、12位等数据,同时也可以将数据通过计算机串口将数据传送给单片机AT89S51,并利用单片机把数据写入数据存储器,如24CXX,93CXX,AT28CXX,为D/A转换产生各种生理信号提供方极大的方便。     

多通道肺音采集系统设计

目的：设计一种多通道肺音采集系统。方法：系统采用增强型的32位基于ARM核心的微控制器STM32F103ZET6作为核心控制芯片。电容传声器将采集到的肺音信号转换为电信号,设计多路放大滤波电路对肺音电信号进行处理,微控制器通过控制4通道串行输出AD转换芯片ADS8341实现多通道数据采集,采用SD卡作为存储介质用以存储所采集的肺音信号,采用液晶显示器作为人机界面,显示操作提示信息或系统工作状态。结果：可以同时采集1-4通道的肺音数据,采样频率为8789 Hz,数据采样精度为16位,单次可连续存储30s-60s的肺音数据。结论：系统操作简便,体积较小,肺音数据以WAV格式的音频文件存储于SD卡中。计算机可以方便地读取SD卡中肺音数据,进行肺音音频播放,还可以对肺音数据进行进一步的分析处理。系统能准确地采集多通道肺音数据,数据存储快速、可靠,数据读取方便,能满足临床医生采集肺音数据的需求。     

B型超声射频信号高速数据采集系统设计

为了取得B型超声系统的射频超声波信号，设计了基于PCI局部总线的高速数据采集系统。系统采用PLX公司的总线加速器PCI9054作为PCI的接口芯片；ADC采用AD9283，峰值采样可以达100MB／S；用两片FIFO作为数据缓冲器。采用DMA方式渎取FIFO里的数据。读取的数据以一定的格式保存，是进行各种超声射频信号处理的原始数据源。     

足底压力信号采集分析系统设计

目的 足底压力数据可为下肢关节性疾病的康复过程进行评估,基于此设计了足底压力信号采集分析与评定系统。方法 系统分为数据采集模块和数据接收、处理模块,分析结果采用可移动端和电脑端两种模式显示,可移动端以 OLED 屏显示足底压力中心（COP）轨迹结果值,电脑端利用 LabVIEW 和 Matlab 软件联合编程,并以图形化的界面进行足底压力实时动态显示。结果 通过对试验者进行模拟测试,该系统可以获得准确的测试结果。结论 该系统具有一定的可靠性和稳定性,后期通过增加对压力数据的分析算法,来获取其它有意义的数据指标。     

基于PASCO系统的心电采集模块的设计

本文叙述了一种基于PASCO公司物理实验系统的心电采集模块的设计。心电信号经过心电监测和放大电路获得，通过PASCO系统750数据采集接口进入计算机，并在采集软件DataStudio上显示和分析。该方法可用于一般PASCO扩展模块的设计。     

基于直接数字频率合成技术的核磁共振弛豫分析仪场频联锁电路设计

为了研制一个稳定、高分辨特性的磁共振弛豫分析仪场频联锁系统,利用FPGA作为系统控制核心控制DDS电路,产生快速所需的调制射频信号。然后对锁场系统中发射单元,射频开关以及接收单元进行电路设计。最后,通过实验验证,整个锁场电路在3.268 MHz的频率下,能够激励氘核并产生磁共振信号,并且在接收单元中,能够将u W级的磁共振信号进行前置放大,使其达到330 m W,便于FPGA处理。本系统对将来研制高性能弛豫分析仪有重要的参考意义。     

基于Matrox设备超声视频信号采集方案

提出了一种超声图像数字化采集的方案。ALOKA超声只能存储很少的图像资料,且无法进行图像后处理。本文运用Matrox设备制作模数转换接口,设置图像采集参数,结果是成功地将模拟的视频信号进行数字化采集,说明利用Matrox设备开发小型超声图像采集工作站,实现图像后处理和数字化存储,是一种具有实用价值的方案。     

大腿截肢患者的残肢肌电运动识别

目的研究利用大腿残肢肌电信号进行下肢运动模式识别的方法,探讨肌电信号控制下肢假肢的可能性。方法采集15名大腿截肢者残肢侧股直肌、股外侧肌、阔筋膜张肌、股二头肌、半腱肌、臀大肌6块肌肉的表面肌电信号,提取肌电信号的6种时域、频域特征,利用支持向量机对平地行走、上楼梯、下楼梯、坐下、起立5种下肢运动模式进行识别。结果利用残肢肌电信号可以实现5种下肢运动模式的在线识别,对同一受试者同次测试数据识别率为94%,同一受试者的多次混合数据识别率为85%,对不同受试者混合数据识别率为74%。通过特征优化,仅利用3块肌肉的2个特征,对同一受试者的同次测试数据识别率仍可达92%。对平地行走、上楼梯、下楼梯3种动作的识别,同一受试者同次测试数据识别率为100%,同一受试者的多次混合数据识别率为98.33%,对不同受试者混合数据识别率为93.33%。结论仅仅利用残肢肌电信号能够实现运动意图的在线识别,通过对同一患者使用前的多次数据训练,有望达到较高的识别率。研究结果为肌电运动识别用于下肢假肢控制奠定了基础。