【肌电信号】基于肌电信号分析的健康人、肌病患者和神经病患者对比研究（比较了不同患者EMG信号的RMS、功率谱）附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

肌电图 (Electromyography, EMG) 是一种评估肌肉电活动的诊断技术，可以反映神经肌肉系统的功能状态。 通过分析 EMG 信号，医生可以诊断各种神经肌肉疾病，评估损伤程度，并监测治疗效果。 本项目旨在通过对健康人、肌病患者和神经病患者的 EMG 信号进行分析，比较三者之间的差异，从而更好地理解不同神经肌肉疾病的特征。

1. 引言

该研究项目的目标是对来自健康个体、肌病患者和神经病患者的 EMG 信号进行比较分析。 数据以 50 kHz 的采样率记录，然后降采样至 4 kHz。 在记录过程中，使用了两个模拟滤波器：20 Hz 的高通滤波器和 5 kHz 的低通滤波器。 基于使用 MATLAB 获得的各种因素的分析，进行了一项对比研究，并通过图形观察这些因素。 详细的程序如下所示：

2. 研究方法

整个研究过程包括以下步骤：

2.1 数据采集和预处理 (步骤 1 & 2)

首先，将健康人、肌病患者和神经病患者的 EMG 信号以 txt 格式导入 MATLAB 环境。 随后，确定每秒数据的长度和大小，并计算采样率。 记录的 EMG 信号反映了肌肉的电活动，该电活动受多种因素影响，包括肌肉纤维的类型、肌肉的疲劳程度以及神经控制。 对原始 EMG 信号进行可视化，绘制 EMG 信号的时域波形图，以便初步观察不同个体 EMG 信号的特征。 确定每秒数据的长度和大小，并计算采样率，可以确保后续信号处理的准确性。

2.2 功率谱分析 (步骤 3)

功率谱分析用于了解信号在不同频率上的能量分布。绘制信号的功率谱图，可以识别 EMG 信号中的主要频率成分，有助于区分不同类型的神经肌肉疾病。 例如，肌病通常表现为高频成分的增加，而神经病可能导致低频成分的增加。 通过分析功率谱图，我们可以更深入地了解 EMG 信号的频率特征，并将其与相应的病理状态联系起来。

2.3 均方根值 (RMS) 计算 (步骤 4)

均方根 (Root Mean Square, RMS) 值是 EMG 信号幅度的重要指标，可以反映肌肉的活动水平。 计算 EMG 信号的 RMS 值，并在一个滑动窗口内计算 RMS 值，以捕捉 EMG 包络。 滑动窗口方法能够有效地跟踪 EMG 信号幅度的变化，并生成 EMG 包络图，该包络图可以清晰地显示肌肉活动的强度和持续时间。 RMS 值已被广泛用于量化电信号，因为它反映了收缩期间的生理活动。 本研究利用 RMS 值来量化 EMG 信号，以便更好地理解不同个体的肌肉活动水平。

2.4 整流和平均整流值计算 (步骤 5 & 6)

为了获取 EMG 信号的形状或 "包络"，整流步骤至关重要。 计算平均整流值。 首先进行整流，将负向摆动变成正向摆动。 整流过程将 EMG 信号的所有负值转换为正值，从而简化了包络提取的过程。 计算平均整流值可以有效地估计 EMG 信号的平均幅度，并用于进一步分析肌肉活动水平。 移除给定信号的任何直流 (DC) 偏移。 绘制整流后的 EMG 信号。 消除直流偏移确保了后续分析的准确性，避免了由直流分量引起的误差。

2.5 时频分析 (步骤 7)

时频分析能够揭示信号在不同时间和频率上的特征。通过快速傅里叶变换 (FFT) 对短时、可能重叠的时间段内的信号进行频谱分析。 时频分析，例如短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT)，可以用于分析 EMG 信号在不同时间点的频率成分，从而了解肌肉活动的时变特征。 时频分析可以揭示肌肉活动模式的变化，例如肌肉疲劳或不同类型的肌肉收缩。

3. 结果与讨论 (理论部分)

以下是一些预期结果和讨论点：

• 健康人: 健康个体的 EMG 信号通常具有清晰的爆发模式，较低的平均 RMS 值和功率谱中较为均匀的频率分布。

• 肌病患者: 肌病患者的 EMG 信号可能表现出较短的运动单元电位 (Motor Unit Action Potential, MUAP) 持续时间、增加的 MUAP 多相性、较高的 RMS 值和功率谱中高频成分的增加。 这是因为肌肉纤维受损导致电活动分散和不协调。

• 神经病患者: 神经病患者的 EMG 信号可能表现出 MUAP 的丢失、较大的 MUAP 振幅、较低的放电频率、较低的 RMS 值和功率谱中低频成分的增加。 这是因为神经支配受损导致肌肉的神经控制减弱。

• RMS 值的生理意义: 均方根 (RMS) 值用作量化电信号的指标，因为它反映了收缩期间的生理活动。 较高的 RMS 值通常表示肌肉的活动水平较高，而较低的 RMS 值则表示活动水平较低。

4. 结论

本研究通过对健康人、肌病患者和神经病患者的 EMG 信号进行分析，旨在揭示不同神经肌肉疾病的特征。 通过对时域、频域和时频域的分析，我们可以更好地理解不同个体的 EMG 信号特征，为神经肌肉疾病的诊断和治疗提供依据。 此外，该研究也为 EMG 信号处理和分析方法的进一步研究提供了参考。

5. 未来研究方向

未来的研究可以进一步拓展以下方面：

• 使用更高级的信号处理技术，例如小波变换和深度学习，来提取 EMG 信号中的更丰富的信息。

• 研究不同类型的神经肌肉疾病对 EMG 信号的影响。

• 将 EMG 信号分析与其他诊断技术相结合，例如磁共振成像 (MRI) 和肌肉活检，以提高诊断的准确性。

• 开发基于 EMG 信号的神经肌肉疾病诊断和康复系统。

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