[发明专利]用肌电信号识别人体行走步态周期的方法

摘要

本发明用肌电信号识别人体行走步态周期的方法，涉及测量人体肢体运动的方法，其特征是基于分段积分算法，所用设备包括单片机、肌电信号传感器和三点式差动输入心电电极，由肌电信号传感器将心电电极采集的肌电信号记录下来并进行处理，得到正电平非平稳信号，再由单片机进行转换、移动平均滤波和采用峰-谷分段积分算法或其简化算法峰-谷线性插值分段积分算法进行计算，得到人体行走步态周期，在克服人体运动信号的信号传感器易磨损的同时，又克服了肌电信号传感器的零点漂移问题，还克服了现有步态周期识别方法复杂、设备价格高，且计算量较大的缺点。本发明方法仅需单通道信号作为信息源，且每个人有多块肌肉作为选择，提高了应用的广泛性。

主权项

用肌电信号识别人体行走步态周期的方法，其特征在于：是基于分段积分算法的用肌电信号识别人体行走步态周期的方法，具体步骤如下：第一步，所用设备及其安装所用设备包括单片机、肌电信号传感器和心电电极，其中所述的心电电极为三点式差动输入电极，由正输入电极、负输入电极和参考地极构成；单片机、肌电信号传感器和心电电极之间用导线连接；心电电极贴于人体腿部的肌肉表面，以其正输入电极和负输入电极所在直线顺着人体腿部的肌肉纤维的方向放置贴在肌腹处，参考地极则贴在与正输入电极和负输入电极的距离均等处，正输入电极、负输入电极和参考地极中任意两个电极的距离均相等，肌电信号传感器安置在心电电极上，通过导电扣将心电电极的三个电极同肌电信号传感器连接在一起，又通过导线将肌电信号传感器与单片机相连接，并将单片机贴附在假肢或助行器上；第二步，信号的采集与处理在第一步的基础上，由肌电信号传感器将心电电极的正输入电极、负输入电极和参考地极所采集的肌电信号记录下来并进行低噪声前置放大、高通滤波、50Hz工频滤波、可变增益放大、低通滤波、和有效值电路处理，最终得到正电平非平稳信号；第三步，识别步态周期的算法计算由第二步得到的正电平非平稳信号通过上述单片机的I/O口进行A/D转换、移动平均滤波和采用分段积分算法进行计算，最终得到人体行走步态周期；通过单片机识别步态周期的主程序流程是：开始→I/O口初始化→算法处理参数初始化→定时器初始化→是否结束 ：是→结束；否→进入低功耗、使能总中断→返回是否结束 通过单片机识别步态周期的中断程序流程是：进入中断→保护现场→采样、滤波→计算信号幅值变化率k1→根据k1和k2，波峰/波谷 →波谷，则记录该时刻tt及刻时刻信号幅值vt；波峰，则记录该时刻tp及刻时刻信号幅值vp；都不是→趋势计数n加1→n是否等于趋势周期T* ：否→则转至记录本次变化率k2＝k1和记录本次采样周期信号幅值；是→计算趋势幅值变化率K1→根据k1和k2，波峰/波谷 ：①波谷→则记录tk＝tt，v1＝vt；②波峰→则计算tk时刻特征值S(tk)→S(tk)＞阈值 ：否→转至记录本次趋势幅值变化率K2＝K1；是→步态周期Tk＝tk‑tk‑1和步态周期数k＝k+1→记录本次趋势幅值变化率K2＝K1；③都不是→记录本次趋势幅值变化率K2＝K1→记录本次变化率k2＝k1和记录本次采样周期信号幅值→中断返回；信号的计算方法如下：采用分段积分算法，包括波谷位置的正相特征值S1，即记录信号上升过程和波峰位置的负相特征值S2，即记录信号下降过程两部分；所述S1是以波谷t1时刻的信号幅值f(t1)为基准，从t1到t2时刻信号的积分值，其计算公式如下： S ( t ) = ∫ t k t k + 1 ( f ( t ) - f ( t k ) ) dt = Σ t = t k t k + 1 ( f ( t ) - f ( t k ) ) , 如果f(tk+1)＞f(tk)且t＝tk(1)所述tk是指每一个波峰波谷的时刻，以采样周期为单位，波峰波谷是相邻的，即如果t1是波谷，则t2是波峰，t3是波谷，则t4是波峰，以此类推；所述S2是以波谷t3时刻的信号幅值f(t3)为基准，从t2到t3时刻信号的积分值，其计算公式如下： S ( t ) = - ∫ t k t k + 1 ( f ( t ) - f ( t k + 1 ) ) dt = 0 - Σ t = t k t k + 1 ( f ( t ) - f ( t k + 1 ) ) , 如果f(tk+1)＜f(tk)且t＝tk    (2)所述t≠tk的非波峰波谷时刻的特征值S(t)＝0，保证所有波谷位置的特征值均大于0，而波峰位置的特征值均小于0。