【肌电信号】基于低通滤波器实现肌肉EMG激活度计算附Matlab代码

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🔥 内容介绍

肌电信号 (Electromyography, EMG) 作为反映肌肉收缩状态的重要指标，在运动康复、人机交互、生物力学等领域有着广泛的应用。准确评估肌肉激活度，是理解肌肉功能、预测运动表现和评估康复效果的关键。近年来，基于低通滤波器的 EMG 信号处理方法因其简单高效的特性，在肌肉激活度计算中得到广泛应用。本文将详细探讨基于低通滤波器的肌肉 EMG 激活度计算方法，并分析其优缺点。

1. 肌电信号概述

肌电信号是由肌肉纤维收缩时产生的生物电信号，通常表现为频率范围在 10-500Hz 之间的复杂时变信号。该信号受肌肉收缩强度、肌肉类型、神经支配等因素影响，包含丰富的肌肉活动信息。

2. 低通滤波器概述

低通滤波器 (Low-pass filter) 是一种能允许低频信号通过，而衰减或阻挡高频信号的滤波器。在 EMG 信号处理中，低通滤波器可以有效去除高频噪声，例如肌电信号采集过程中的电气干扰、皮肤运动伪迹等。常见的低通滤波器包括：

• 巴特沃斯滤波器 (Butterworth filter)：具有平坦的通带和陡峭的截止频率，适用于需要平滑过渡的滤波应用。

• 切比雪夫滤波器 (Chebyshev filter)：具有较陡峭的截止频率，但在通带内存在波动，适用于对滤波精度要求较高的情况。

• 贝塞尔滤波器 (Bessel filter)：具有较好的线性相位特性，适用于对信号相位变化敏感的应用。

3. 基于低通滤波器的肌肉EMG激活度计算方法

基于低通滤波器的肌肉 EMG 激活度计算方法，通常采用以下步骤：

(1) 数据采集: 首先使用表面肌电 (sEMG) 电极采集肌肉活动信号。

(2) 信号预处理: 对采集到的信号进行预处理，包括：

• 放大: 提高信号强度，以提高信噪比。

• 去噪: 使用低通滤波器去除高频噪声，例如使用 5-10Hz 的截止频率的巴特沃斯滤波器。

• 整流: 将负值信号转换为正值，以反映肌肉收缩强度。

(3) 计算激活度: 常用的 EMG 激活度计算方法包括：

• 平均绝对值 (Mean Absolute Value, MAV)：计算信号的绝对值平均值。

• 均方根值 (Root Mean Square, RMS)：计算信号的平方平均值再开方。

• 积分绝对值 (Integral Absolute Value, IAV)：计算信号绝对值积分值。

(4) 归一化: 将计算得到的激活度值进行归一化处理，使其更具可比性。

4. 低通滤波器在肌肉EMG激活度计算中的优缺点

优点:

• 简单高效: 低通滤波器实现简单，计算量小，可以实时进行信号处理。

• 噪声抑制效果好: 能够有效去除高频噪声，提高信噪比。

• 适应性强: 可以应用于不同的肌肉类型和运动场景。

缺点:

• 对低频信号的敏感性: 低通滤波器可能会滤除部分低频信号，影响对肌肉活动的精确评估。

• 参数选择的影响: 滤波器截止频率的选择会影响滤波效果，需要根据具体应用场景进行调整。

• 对高频信号的处理不足: 无法有效处理高频噪声，例如肌电信号中的神经电信号干扰。

5. 结论与展望

基于低通滤波器的肌肉 EMG 激活度计算方法，在一定程度上可以有效地反映肌肉活动状态。该方法简单易行，在运动康复、人机交互等领域有着广泛的应用。但需要注意的是，低通滤波器会过滤掉部分低频信号，可能会导致激活度计算结果不准确。未来，可以结合其他信号处理方法，例如小波分析、自适应滤波等，对 EMG 信号进行更深入的分析和处理，以提高肌肉激活度计算的精度和可靠性。

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🔗 参考文献

[1] 潘文歆.基于三维混沌与小波变换的彩色图像加密方法研究[J].数字技术与应用, 2020, 38(8):3.DOI:CNKI:SUN:SZJT.0.2020-08-049.

[2] 吴剑锋.基于肌电信号的人体下肢运动信息获取技术研究[D].浙江大学,2009.DOI:CNKI:CDMD:1.2008.208514.

[3] 崔泽,宋伟任,韩汪洋,等.基于肌电信号的肢体刚度特性[J].系统仿真技术, 2017, 13(2):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-1964.2017.02.009.

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