python信号处理库,python数字信号处理库

　　在过去的两年里，生命科学和医疗相关的研究得到了投资界的认可。脑机接口、康复机器人、手术机器人、智能假肢等相关技术蓬勃发展，初创公司也会逐渐增多。未来十年，整个行业必然会发生大的变化。

　　表面肌电信号反映了人的运动意图，与肌肉力量有关，因此在康复机器人的应用中占有重要地位。用sEMG估算肌肉力量，需要解肌肉激活度。介绍了一种利用原始表面肌电信号解决肌肉激活的方法。

　　本文的Matlab源代码、sEMG原始数据和最大随意收缩时的sEMG信号数据可以从这里下载。

　　1.肌肉活动度求解方法求解肌肉活动度的整体过程如图：

　　1.1数据预处理首先对原始表面肌电信号进行预处理，主要包括三步：(1)50Hz陷波消除工频干扰；)2)30Hz零相移高通滤波，消除运动痕迹；)3)全波整流，取信号的绝对值，信号负轴反转为正轴。

　　1.2低通滤波器5Hz零相移低通滤波器，低通滤波器以模拟肌肉的低通滤波器特性为主。

　　1.3用同样的方法)数据预处理-低通滤波)对归一化最大自收缩(MVC)时的sEMG信号进行处理，找到最大自主收缩sEMG信号的最大值，将最大值作为100%肌肉活动时的信号。

　　将正常运行时经过处理(数据预处理-低通滤波)的肌电信号除以最大值，得到归一化信号e(t)。

　　1.4神经激活模型利用归一化的肌电信号求解神经激活强度u(t)，方程如下：

　　这是一个递归模型，与第一个神经激活强度u(t)和前两个神经激活强度u) t-1)和u) t-2)有关。电极延迟时间d通常为10ms。

　　1.5肌肉激活模型根据神经激活度u(t)计算肌肉激活度a) t)的方法有很多种，这里采用常用的非线性模型。

　　a是非线性形状系数，表示神经激活强度u(t)和肌肉激活强度u(t)的非线性。a可以拿-1.5。

　　到目前为止，原始的表面肌电信号被用来解决肌肉活动。

　　2.实验结果使用上述方法，在屈肘运动小时计算肱二头肌的肌肉激活度次。图中显示了每个步骤的结果。

　　图紫色的线是肱二头肌肌肉激活度表明，肌肉激活能更好地反映肌肉收缩，与原始肌电信号包络相似，但比原始肌电信号更稳定，可用于康复机器人等设备的控制。

　　3.MATLAB代码正文中用到的Matlab源代码、sEMG原始数据和最大自我收缩时的sEMG信号数据可以从这里下载【肌肉活动Matlab代码和数据】

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