sEMG项目总结（5）sEMG分析

sEMG分析

目录

1肌电信号

肌电信号的产生

表面肌电信号是由多个运动单元发放的动作电位序列，在皮肤表面呈现的时间和空间上综合叠加的结果


肌电信号特点

（1）sEMG是一维时间动作电位序列

（2）sEMG是交流信号，幅值一般和肌肉运 动力度成正比

（3）sEMG是一种非平稳的微电信号，其幅值在 0~1.5mv，有用信号频率位于 0~500HZ，主要能量集中在 20~150HZ

（4）SEMG一般比肢体运动超前 30~150ms产生，可以进行运动提前判断

基于sEMG的动作意图识别

2肌电信号采集

（1）sEMG是微弱电信号，易受到心电信号和工频噪声的干扰，需要很高的共模抑制比，用模拟滤波器和双T陷波器将信号滤波放大到0~5V
（2）将电极、放大滤波电路、陷波电路封装在一起，加屏蔽层保护，降低传导耦合的干扰
（3）采集方式：探针式、电极片式
（4）已有sEMG采集系统：美国Delsys生产的Trigno、加拿大Thought生产的Myoscan

肌电信号采集电路图

sEMG静态显示

clc
clear

addpath(genpath(pwd));   %% 将当前文件夹下的所有文件夹都包括进调用函数的目录
data=load('201801111534zhangaidong.mat');
ch1=data.data(:,1);
ch2=data.data(:,2);

% Hd=IIR_notchFilter(2000,50);
% ch1=filter(Hd,ch1);                   % 陷波后
% ch2=filter(Hd,ch2);
N=size(ch1,1);

figure(1);
plotHandlesEMG = zeros(2,1);
axesHandlesEMG = zeros(2,1);

for i = 1:2
    axesHandlesEMG(i) = subplot(2,1,i);   
    plotHandlesEMG(i) = plot(axesHandlesEMG(i),0,'-y','LineWidth',1);
    set(axesHandlesEMG(i),'XGrid','on','YGrid','on','XLimMode', 'manual','YLimMode', 'manual');
    set(axesHandlesEMG(i),'Color',[.15 .15 .15],'XLim', [0 N],'YLim', [-.0005 .0005]);
    title(sprintf('EMG %i', i)); 
end

set(plotHandlesEMG(1), 'Ydata', ch1); 
set(plotHandlesEMG(2), 'Ydata', ch2); 

sEMG动态显示

function dynamicShow_6ch
addpath(genpath(pwd));   %% 将当前文件夹下的所有文件夹都包括进调用函数的目录
load('20170927_xinhongyu.mat');
global plotHandlesEMG flag ch1 ch2 ch3 ch4 ch5 ch6;
ch1 = p3_open_ch1;
ch2 = p3_open_ch2;
ch3 = p3_grasp_ch1;
ch4 = p3_grasp_ch2;
ch5 = p3_snooze_ch1;
ch6 = p3_snooze_ch2;

flag=1;
t = timer('Period', 0.1, 'ExecutionMode', 'fixedSpacing', 'TimerFcn', {@updatePlots, plotHandlesEMG});
figure('CloseRequestFcn', {@localCloseFigure,t});

plotHandlesEMG = zeros(6,1);
axesHandlesEMG = zeros(6,1);
for i = 1:6
    axesHandlesEMG(i) = subplot(3,2,i);   
    plotHandlesEMG(i) = plot(axesHandlesEMG(i),0,'b','LineWidth',1);
    set(axesHandlesEMG(i),'XGrid','on','YGrid','on','XLimMode', 'manual','YLimMode', 'manual');
    set(axesHandlesEMG(i),'XLim', [0 2000],'YLim', [-.00005 .00005]);
    title(sprintf('EMG %i', i)); 
end
drawnow
start(t);

function updatePlots(obj, Event,tmp)
global plotHandlesEMG flag ch1 ch2 ch3 ch4 ch5 ch6;
data_ch1 = ch1(flag:flag+2000);   
data_ch2 = ch2(flag:flag+2000);
data_ch3 = ch3(flag:flag+2000);   
data_ch4 = ch4(flag:flag+2000);
data_ch5 = ch5(flag:flag+2000);   
data_ch6 = ch6(flag:flag+2000);

flag=flag+200;
set(plotHandlesEMG(1), 'Ydata', data_ch1); 
set(plotHandlesEMG(2), 'Ydata', data_ch2); 
set(plotHandlesEMG(3), 'Ydata', data_ch3); 
set(plotHandlesEMG(4), 'Ydata', data_ch4); 
set(plotHandlesEMG(5), 'Ydata', data_ch5); 
set(plotHandlesEMG(6), 'Ydata', data_ch6); 
drawnow

function localCloseFigure(figureHandle,~,t)
stop(t);
delete(t);
delete(figureHandle);

3预处理（滤波去噪）

经由肌电采集系统得到的原始肌电信号如图所示，肌电采集的频率为2000HZ，EMG1表示一秒内肌肉的动作电位序列，EMG2表示一秒内肌肉静息时的电位序列。由肌电采集系统得到的肌电信号虽然经过了硬件上的滤波、去噪等一系列的处理，但是仍然存在工频噪声、尖峰幅值等干扰，现在对得到的原始肌电信号进行软件滤波处理。

对原始肌电信号进行FFT变换，得到信号的单边振幅谱如图所示，可以看到50HZ的工频干扰很大，现在采用IIR数字陷波器，得到陷波后的信号单边振幅谱如图所示，消除工频干扰后，肌电信号的主要频率集中在0-500HZ，尤其是在10-300HZ。

由于肌电信号的主要频率集中在10-300HZ，现在对肌电信号进行软件数字滤波，常用的数字滤波器有巴特沃兹滤波器和切比雪夫滤波器。

• 巴特沃兹滤波器比切比雪夫滤波器具有更平滑的滤波特性
• 切比雪夫滤波器在过渡带的衰减更快，虽然频率响应的幅频特性没有巴特沃兹滤波器的好，但是与理想滤波器频率响应曲线之间的误差小。

经过滤波后的肌电信号更加平滑，去除了高频尖峰的干扰。

4特征提取与选择

为了保证特征的连续性，通常采用设置时间窗＋增量窗的方式提取特征

时域特征

function feature = fARC(data)  
    % - ARC - Auto Regression Model Coefficients

    order = 6;              
    f = real(lpc(data,order)');    %real()取复数的实数部分 lpc():Linear prediction filter coefficients
    feature = -f(order+1,:);       %首项默认为1，从第二项开始
end

function feature = fIAV(data)
    % - IAV - Integrated Absolute Value
    feature = sum(abs(data))/length(data);
end

function feature = fLogD(data)
    feature = exp(mean(log(abs(data))));
end

function feature = fMAV(data)
    % - MAV - Mean Absolute Value
    feature = mean(abs(data));
end

function feature = fMAX(data)
    feature = max(abs(data));
end

function feature = fNZM(data)
    % - NZM - Non Zero Median 非0中位数
    data_nonzero = data(find(data ~= 0));
    feature = median(data_nonzero); 
end

function feature = fRMS(data)
    % - RMS - Root Mean Square
    feature = sqrt(mean(data.^2));  
end

function feature = fSSC(data)
    % - SSC - Slope Sign Change, number times
    DeadZone = 10e-7;
    data_size = length(data);
    feature = 0;

    if data_size == 0
        feature = 0;
    else
        for j=3:data_size
            difference1 = data(j-1) - data(j-2);
            difference2 = data(j-1) - data(j);
            Sign = difference1 * difference2;
            if Sign > 0
                if abs(difference1)>DeadZone || abs(difference2)>DeadZone
                    feature = feature + 1;
                end
            end
        end
        feature = feature/data_size;
    end
end

function feature = fVAR(data)
    feature = var(data);
end

function feature = fWA(data)
    % - WA - Willison Amplitude
    Threshold = 10e-7;
    data_size = length(data);
    feature = 0;
    if data_size == 0
        feature = 0;
    else
        for i=2:data_size
            difference = data(i) - data(i-1);
            if abs(difference)>Threshold
                feature = feature + 1;
            end
        end
        feature = feature/data_size;
    end
end

function feature = fWL(data)
    % - WL - Waveform Length
    feature = sum(abs(diff(data)))/length(data);
end

function feature = fZC(data)
    % - ZC - Zero Crossing
    DeadZone = 10e-7;
    data_size = length(data);
    feature = 0;

    if data_size == 0
        feature = 0;
    else
        for i=2:data_size
            difference = data(i) - data(i-1);
            multy      = data(i) * data(i-1);
            if abs(difference)>DeadZone && multy<0
                feature = feature + 1;
            end
        end
        feature = feature/data_size;
    end
end

频域特征

function feature = fFMD(data)
    % - MDF - Median Frequency
    % 未陷波滤波
    Fs = 2000;           
    feature = medfreq(data, Fs);    % medfreq()计算中值频率，2015a版本才有
end

function feature = fFME(data)
    % - MNF - Mean Frequency

    %未陷波滤波
    Fs = 2000; 
    feature = meanfreq(data, Fs);
end

function feature = fPSD(data)
    % PSD  Power Spectral Density 功率谱密度估计

   [b,a]=butter(2,[0.01,0.5]);           
   x= filter(b,a,data);

   Nfft     =  512;
   window   = hanning(256);
   noverlap = 128;
   Fs       = 2000;

   [pxx,f]=pwelch(x,window,noverlap,Nfft,Fs);
   feature = pxx;    %得到的是一组数据257维
end

特征提取

clear
clc

addpath(genpath(pwd));  

% 获取一维数据
load('mll.mat');
CH1   = double(mll_snooze_ch1);
CH2   = double(mll_snooze_ch2);
N = size(CH1,1);

%选择时间窗1秒（2000个点），增量窗0.1秒（200个点）
N = N/200;
for i=0:N-10
    ch1 = CH1(200*i+1:200*i+2000,:);
    ch2 = CH2(200*i+1:200*i+2000,:);

    % 提取常规时域特征,每个通道11个特征，总共22个特征
    A(1) = fIAV(ch1);   B(1) = fIAV(ch2);
    A(2) = fLogD(ch1);  B(2) = fLogD(ch2);
    A(3) = fMAV(ch1);   B(3) = fMAV(ch2);
    A(4) = fMAX(ch1);   B(4) = fMAX(ch2);
    A(5) = fNZM(ch1);   B(5) = fNZM(ch2);
    A(6) = fRMS(ch1);   B(6) = fRMS(ch2);
    A(7) = fSSC(ch1);   B(7) = fSSC(ch2);
    A(8) = fVAR(ch1);   B(8) = fVAR(ch2);
    A(9) = fWA(ch1);    B(9) = fWA(ch2);
    A(10)= fWL(ch1);    B(10)= fWL(ch2);
    A(11)= fZC(ch1);    B(11)= fZC(ch2);

    % 保存特征在TXT文件中
    fid = fopen('features/timef/zzzzzz.txt','a');
    for j=1:10
        fprintf(fid,'%g\t',A(j));
        fprintf(fid,'%g\t',B(j));
    end
    fprintf(fid,'%g\t',A(11));
    fprintf(fid,'%g\n',B(11));
    fclose(fid);
end

5分类

常用：LDA、KNN、SVM、ANN、MLP
康复系统、各个演示系统的分类模型均是ANN
网络结构：三层（输入层：通道数*特征数、隐含层、输出层：类别数）

完成的工作：
（1）偏瘫患者手部（张手、闭手、放松）三类识别
（2）正常人（12动作在线识别）6电极
（3）下肢6动作在线识别（6电极）
踝关节上拉、下勾；膝关节前伸、后拉；髋关节内收、外展