基于FPGA的表面肌電信號檢測與處理.pdf

1、表面肌電信號(SurfaceElectromyography,SEMG)是神經肌肉系統(tǒng)的生物電變化在皮膚表面加以引導,放大記錄和顯示得到的一維時間序列信號。它是肌肉內部的運動單元動作電位序列通過肌肉,脂肪和皮膚等皮下組織后在皮膚表面檢測電極處和各種噪聲及干擾因素綜合疊加的結果。它反映了神經系統(tǒng)控制和肌肉運動之間的關系。由于表面肌電信號檢測的無創(chuàng)性,表面肌電信號在神經肌肉的基礎研究、臨床診斷、康復工程、運動醫(yī)學及人機互動等領域具有廣泛的應

2、用。但是,原始的肌電信號比較微弱,容易受到各種干擾,同時檢測出的肌電信號形式使用肉眼難以理解其內部包含有價值的信息,所以我們需要對采集到的肌電信號進行處理,以提取信號的特征。
　　本文首先分析了表面肌肉電信號產生的機理和其本質特性,并研究了表面肌肉電信號提取過程中所遇到的各種噪聲干擾,介紹了一種肌電信號的精確模型和常用的肌電信號分析處理方法。在此基礎上設計微弱信號檢測和采集電路,包括前置提取放大電路,低通濾波器和消除50Hz工頻干

3、擾的陷波器電路和模數(shù)轉換控制電路。最后結合FPGA的結構特點將轉換后的數(shù)字量送入FPGA進行三層離散小波變換。本文重點研究了利用FPGA實現(xiàn)離散小波變換。文中詳細論述了分布式算法及基于該算法和FPGA平臺運用Mallat算法對輸入信號實現(xiàn)快速離散小波分解變換的過程,并使用MATLAB和Modelsim軟件對Mallat算法的VerilogHDL程序進行了仿真,分析與比較。
　　試驗和仿真結果表明本系統(tǒng)可以采集到肌肉收縮時的表面肌電