[发明专利]基于Wi-Fi的多通道表面肌电信号采集系统及处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及对皮肤表面处的表面肌电信号的采集和处理，具体地指一种基于Wi-Fi的多通道表面肌电信号采集系统及处理方法。

背景技术

表面肌电(surface electromyography，缩写SEMG)信号是肌肉电活动在皮肤表面处时间和空间上的综合。不同的神经肌肉系统在进行随意和非随意性活动时会产生具有不同特性的生物电信号，通过提取和研究不同生物电信号特性，可以有效识别人体运动动作、诊断肌肉病症以及指导康复医疗等。近年来，SEMG 不仅被广泛应用于疾病诊断、康复医学、运动体育等领域，而且作为一种新颖的人机交互输入方式而备受关注。

然而，传统的表面肌电信号采集系统大多采用有线或低速无线的传输网络，实现采集卡与电脑等控制设备的肌电信号数据传输。如使用低速率无线射频芯片CC2500作为采集卡与控制终端的数据通信链路，或者文献采用有线的SEMG电极采集表面肌电信号。传统有线肌电信号采集卡具有高精度、低延时等优点，但又存在严重的工频干扰、便携性差等缺点；低速无线采集卡虽能克服有线肌电信号采集的诸多缺点，增强了采集系统的便携性、易用性以及安全性，但低速率的无线链路牺牲了采集系统的实时性，甚至降低了某些特殊应用需求下的高精度、高采样率等指标。另外，传统的无线肌电信号采集系统需要定制电脑等控制设备端的通信硬件和通信协议，使得传统肌电信号采集设备的通用性受到了很大限制。

与此同时，肌电信号处理方法也逐渐成为研究的重点，有关肌电信号在肌肉功能诊断、运动动作识别及肌肉疲劳鉴定等方面的研究也有了较大的进步。利用肌电采集卡提取的人体表面肌电信号某些特征并进行模式分类，能够获得人体运动学相关信息，进而驱动假肢或康复医疗设备辅助病人完成相应的肌肉动作。其中肌电信号特征提取和模式分类的方法始终是生物电信号处理领域的研究重点。近年来研究者分别从时域、频域、时频域等方面对表面肌电信号的特征提取方法进行研究。传统的时域分析方法是将肌电信号看作时间的函数，常用的时域分析方法包括绝对值积分平均（MeanAbsolute Value，缩写MAV）、均方根值（root meam square，缩写RMS）、过零点数、方差以及二阶矩等或者通过提取AR模型系数作为分类的特征矢量。频域分析方法中通常采用傅里叶变换完成离散序列和频谱之间的转换，常用的指标包括功率谱密度、平均功率频率（mean power frequency，缩写MPF）、中值频率（median frequency，缩写MF）等。近年来，使用时频域分析方法提取肌电信号特征的研究也有了较大的进步。典型方法如短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform，缩写STFT）、小波变换（Wavelet Transform，缩写WT）、小波包变换（Wavelet Packet Transform，缩写WPT）、Wigner-Ville分布（Wigner-Ville Distribution，缩写WVD）、复倒谱系数、线性预测系数（Linear Predictive Coefficient，缩写LPC）等。生物电信号处理领域模式识别的分类方法主要包括BP神经网络、模糊模式识别以及支持向量机等。

随着表面肌电信号在模式识别等生物医学工程、康复医学和体育科学等领域的广泛应用，将对肌电信号采集卡的采集精度、实时性、便携性等以及肌电信号处理软件的分析、识别以及处理的泛化能力提出更高的要求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于Wi-Fi的多通道表面肌电信号采集系统及表面肌电信号处理方法，以克服上述现有技术中的不足。

为实现上述目的，本发明提供一种基于Wi-Fi的多通道表面肌电信号采集系统，包括：

表面肌电极，用于获取皮肤表面处含有表面肌电信号的原始信号；

前置放大器，与所述表面肌电极连接，用于放大所述原始信号，得到放大后的原始信号；

陷波器，与所述前置放大器连接，用于去除所述放大后原始信号中的电磁干扰信号；

带通滤波器，与所述陷波器连接，用于消除所述放大后的原始信号中除表面肌电信号以外的信号，得到第一处理信号；

末级放大器，与所述带通滤波器连接，用于对所述第一处理信号增益和电平抬升，得到第二处理信号；

模数转换模块，与所述末级放大器连接，用于对所述第二处理信号模数转换，采样得到原始离散肌电信号序列；

无线通信模块，与所述模数转换模块连接，用于将所述原始离散肌电信号序列通过Wi-Fi无线网传输；