表面肌電圖(surface Electromyography,sEMG)是使用表面電極采集和記錄肌肉興奮時在皮膚表面形成的電位序列的圖形。表面肌電通常包含人體肌肉和神經(jīng)系統(tǒng)的生理狀態(tài)信息。表面肌電圖在人體基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、生理學(xué)研究、病理分析、體育科學(xué)運動分析、人機工程和康復(fù)輔助等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。本文基于STM32微控制器設(shè)計一款表面肌電采集儀,在課題組已有的研究基礎(chǔ)上改善了硬件電路設(shè)計,增加了檢測采集信號中表面肌電圖起止點的功能,并采用有效的算法抑制信號中心電波形的干擾,增加肌電評價的有效性。主要內(nèi)容包括四個方面:1)硬件模擬電路:采用基于儀表放大器AD8220設(shè)計的前置放大電路以及右腿驅(qū)動電路,抑制共模電壓輸入;采用Sallen-Key結(jié)構(gòu)的濾波器、Fliege結(jié)構(gòu)的工頻陷波器濾除高頻、低頻和工頻噪聲;采用AD7682將肌電模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。2)STM32控制程序:分別采用SPI外設(shè)和USART外設(shè)接收數(shù)據(jù)和發(fā)送數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪M程由DMA控制器主導(dǎo);采用巴特沃斯數(shù)字濾波器消除高頻噪聲和工頻噪聲;設(shè)計相應(yīng)的通信協(xié)議與上位機的通訊。3)上位機APP:APP能實時顯示采集信號波形...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與目的
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 表面肌電采集儀的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 表面肌電信號處理的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和本文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 系統(tǒng)需求分析和方案設(shè)計
    2.1 表面肌電采集儀需求分析
    2.2 表面肌電產(chǎn)生機理和特征分析
        2.2.1 表面肌電的產(chǎn)生機理
        2.2.2 表面肌電的特征
        2.2.3 表面電極的選擇
        2.2.4 表面肌電輸出阻抗的等效模型
    2.3 表面肌電信號的評價指標(biāo)
        2.3.1 表面肌電信號的時域指標(biāo)
        2.3.2 表面肌電信號的頻域指標(biāo)計算
        2.3.3 表面肌電信號的其他指標(biāo)
    2.4 系統(tǒng)總體方案設(shè)計
    2.5 本章小結(jié)
第三章 四通道表面肌電采集儀的設(shè)計
    3.1 硬件電路設(shè)計
        3.1.1 前置放大電路
        3.1.2 帶通濾波器
        3.1.3 工頻陷波器
        3.1.4 ADC系統(tǒng)電路
        3.1.5 STM32最小系統(tǒng)
        3.1.6 通訊模塊電路
        3.1.7 電源電路
    3.2 控制程序設(shè)計
        3.2.1 STM32程序整體設(shè)計
        3.2.2 數(shù)字濾波器的設(shè)計
        3.2.3 通信協(xié)議的設(shè)計
    3.3 表面肌電采集儀上位機
    3.4 系統(tǒng)性能評價
    3.5 本章小結(jié)
第四章 表面肌電的端點檢測算法
    4.1 傳統(tǒng)的端點檢測算法及其缺點
    4.2 基于短時能量和短時過零率的檢測算法及其實現(xiàn)
        4.2.1 短時能量的計算
        4.2.2 短時過零率的計算
        4.2.3 雙閾值門限判據(jù)
    4.3 端點檢測新算法的實驗結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 濾除表面肌電中心電的算法
    5.1 小波閾值去噪算法
        5.1.1 小波變換理論
        5.1.2 小波閾值去噪算法實現(xiàn)
        5.1.3 小波閾值去噪實驗
        5.1.4 算法的優(yōu)點和缺點
    5.2 基于獨立成分分析的表面肌電去噪算法
        5.2.1 獨立成分分析理論
        5.2.2 獨立成分分析的實現(xiàn)
        5.2.3 獨立成分分析實驗
        5.2.4 算法的優(yōu)點和缺點
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    工作總結(jié)
    研究展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3770186