表面肌電采集與在線(xiàn)識別系統

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2016年第24卷第3期 >241-243

表面肌電采集與在線(xiàn)識別系統
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(1.常州大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 常州 213164;2.常州市生物醫學(xué)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗室, 江蘇 常州 213164;3.常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 江蘇 常州 213164)
作者簡(jiǎn)介:何可人(1979-),男,常州人,碩士,副教授,碩士研究生導師,主要從事嵌入式系統應用方向的研究。 通迅作者:鄒 凌(1975-),女,常州人,博士,教授,碩士研究生導師,主要從事腦機接口方向的研究。 [FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:國家自然基金項目(61201096)；常州市科技項目(CE20145055)；江蘇省青藍工程資助。

Collection and Online Identification System of sEMG

Author:

Affiliation:

(1.Faculty of Information Science & Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China; ;2.Changzhou Key Laboratory of Biomedical Information Technology, Changzhou 213164, China; ;3.Changzhou College of Information Technology, Changzhou 213164, China)

Fund Project:

摘要

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摘要:

設計了一套簡(jiǎn)易且分辨率高的表面肌電采集與在線(xiàn)識別系統；系統硬件部分包括信號兩級放大、帶通濾波、精密整流、16位AD轉換芯片ADS1120、AVR單片機等部分;軟件部分基于JAVA編程,具有實(shí)時(shí)濾波、顯示并存儲肌電信號、在線(xiàn)識別手部動(dòng)作等功能；系統放大增益倍數為100～2 500可調,根據不同被試同一動(dòng)作的肌電信息,微調放大倍數以減少個(gè)體差異；當放大倍數為1 000倍時(shí),識別精度達0.3 μV；此外還設計了訓練范式,根據被試的訓練數據提取在線(xiàn)識別算法的參數,以提高識別準確率；實(shí)驗結果表明:該系統具有較好的穩定性,能夠準確識別四類(lèi)手部動(dòng)作,平均識別率達84.37%。

Abstract:

The system is designed to real-time acquire and online identify high-resolution sEMG signals conveniently. The hardware section consists of a two-stage amplifier, a band pass filter, a precision rectifier, a 16-bit analog to digital converter ADS1120 and an AVR microcontroller. The software section is programmed by Java. It realizes the functions of real-time filtering, displaying and storing sEMG signals, online indentifying the hand motion. The gain of the amplifier is adjustable in the range of 100~2 500.The resolution of the system reaches 0.3 μV when the gain is set to 1 000. What’s more, a paradigm is designed to train the subjects before online identification to improve the classification rate. The experimental results showed that the system has good stability, which can identify the four types of hand motion accurately, and the average recognition rate is 84.37%.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

何可人,孫偉,羅錦宏,鄒凌.表面肌電采集與在線(xiàn)識別系統計算機測量與控制[J].,2016,24(3):241-243.

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歷史

收稿日期:2015-09-28
最后修改日期:2015-10-30
錄用日期:
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-27
出版日期:

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