【数字化处理】仿生假体控制中肌电信号的数字化处理研究(Matlab代码实现)

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📋📋📋++本文目录如下:++🎁🎁🎁

目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码及文献](#🌈4 Matlab代码及文献)


💥1 概述

文献来源:

只要对生理信号进行适当的数字处理,就可以从生理系统控制生物机器人系统,例如假肢,用户通过这种数字处理在一定程度上控制生理信号,就像肌电图信号一样。生物信号以滤波技术为条件,也可以通过适当的数学技术(例如IAV)提取信号的特征,这可以实现所述目标,此外,还允许应用控制方法,例如生物信号大小的分类,以便它为生物机器人系统提供特定的响应。

应该注意的是,EMG信号包络的计算是一个至关重要的过程,因为可以设置控制阈值,从而可以更轻松,更精确地控制机电系统。允许以这种方式利用生物身体的电生理信号,在机械系统中执行定义的运动,以实现用户所需的功能。

这项工作表明,有可能使用"不可用"的生物信号,因为它们在获得时包含的噪声量。一旦完成适当的处理,就会在允许以所需方式控制的设备中使用最佳信号。此外,这种发展适用于截肢者的日常生活,这使得启用丢失的功能,例如,执行机械臂的运动,它可以完成特定任务以实现个人目标,例如将食物送到嘴里或写信。

利用Live Script的特性,本文档将展示如何执行数字信号处理(DSP)的复杂数学计算,例如傅里叶变换或MATLAB提供的强大工具的数字滤波器的设计和应用,从而从生物信号(生物信号)作为肌电图(EMG)信号的相关性中推断信息,肌电图信号是由传感器获取的生物肌肉的电位。

这些信息将用于控制作为假体的生物机器人系统,通过使用激活阈值分类使用表征和控制技术。

📚 2 运行结果

部分代码:

figure

plot(t,EMGf1,'k')

title('Filtered EMG signal (4Hz a 500Hz)')

xlabel('Time(s)'),ylabel('Magnitude(mV)'),grid on

xlim([0 time])

EMGF1=fft(EMGf1);

figure

plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF1),'g')

title('Frequency spectrum of the filtered EMG signal (4Hz a 500Hz)')

xlabel('Frequency(Hz)'),ylabel('Energy'),grid on

xlim([0 1500])

cb=57;

ca=63;

[b,a]=butter(3,[cb*2/fm ca*2/fm],'stop');

EMGf2=filter(b,a,EMGf1);

EMGF2=fft(EMGf2);

figure

plot(t,EMGf2,'k')

title('Filtered EMG signal (4 a 500Hz - 60Hz)')

xlabel('Time(s)'),ylabel('Magnitude(mV)'),grid on

xlim([0 time])

figure

plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF2),'g')

title('Frequency spectrum filtered EMG signal (4 a 500Hz - 60Hz)')

xlabel('Frequency(Hz)'),ylabel('Magnitude'),grid on

xlim([20 100])

figure

plot(t,EMGR,'r')

hold on

plot(t,EMGf2,'k')

title('Comparison between Raw EMG and EMG Filtered Signal in time')

xlabel('Time(s)'),ylabel('Magnitude(mV)'),grid on

xlim([0 time])

legend('Raw EMG','Processed EMG')

figure

plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF),'r')

hold on

plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF2),'k')

title('Comparison between Raw EMG and EMG Filtered Signal in frequency')

xlabel('Frequency(Hz)'),ylabel('Magnitude'),grid on

xlim([0 1000])

figure

T=linspace(0,time,W);

plot(T,EMGE_MAV,'-g*')

hold on

plot(T,EMGE_RMS,'-mo')

plot(T,EMGE_IAV,'-k')

title('MAV vs RMS vs IAV')

xlabel('Time(s)'),ylabel('Normalized Magnitude'),grid on

xlim([0 time])

legend('MAV','RMS','IAV')

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

🌈4 Matlab代码及文献

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