20、用于主动式股骨假肢控制的肌电膝关节角度估计算法

用于主动式股骨假肢控制的肌电膝关节角度估计算法

1. 引言

肌电信号是与收缩肌肉相关的神经肌肉激活的电表现。表面肌电（SEMG）信号代表了离子流过肌肉纤维膜产生的电流，该电流通过中间组织传播，到达位于皮肤上方的电极检测表面。SEMG信号为研究骨骼肌的特性提供了一种非侵入性工具。在假肢控制运动的实现中，主要挑战是正确预测用户的运动意图。SEMG信号已在假肢控制系统中得到有效应用，因为它与用户的意图本质相关。

电子膝关节可以设计成在摆动期间提供不同程度的阻尼，并适应不同的步行速度，前提是它们具备用于估计膝关节角度和步行速度的适当传感器和控制算法。一些研究小组和公司已经参与到电子膝关节的设计中。例如，Otto Bock C - leg通过机载智能和特殊软件包为摆动时的屈伸提供可调阻力。

基于模式识别的肌电控制算法通常由多个主要模块组成，包括数据分割、特征提取和神经网络分类器。常见的特征提取方法有提取时域特征、频谱参数、时频系数和时间尺度系数等。数据融合在多个领域得到广泛应用，其目的是从一组独立数据源中产生对系统的改进模型或估计。

2. 实验方案与数据采集

肌电信号采集使用了微控制生物仪器系统。该系统通过13位模数转换器采集两个通道的放大SEMG信号、角位移信号和陀螺仪传感器数据，并通过串行接口将数据传输到个人计算机。

实验选取了十二名健全志愿者，在他们的一对拮抗肌上以双极配置放置两对10 - mm Ag/AgCl表面电极，参考电极放置在外侧和内侧髁骨上。同时，在腿的外侧放置一个电动角度计，在上下腿分别放置陀螺仪传感器。每个受试者在五天内进行实验，每天进行四次15秒的测量，测量间隔为5分钟。第一天和第三天的测量用于训练算法的