[发明专利]一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备及识别方法有效
申请号: | 201210151067.6 | 申请日: | 2012-05-15 |
公开(公告)号: | CN102657527A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 郑恩昊;陈保君;王启宁;王龙;魏坤琳 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | A61B5/0488 | 分类号: | A61B5/0488;A61B5/11 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 徐宁;关畅 |
地址: | 100871 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实时 识别 踝关节 运动 电信号 采集 设备 方法 | ||
1.一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:它包括一肌电信号采集电路和一上位机,所述肌电信号采集电路采集肌电信号采集设备模拟信号输出端的肌电信号,处理后传输至所述上位机内,由所述上位机中的数据处理模块处理后,实时识别踝关节状态;所述肌电信号采集电路包括一无线接收模块、多路运放模块、一单片机和一电源模块,所述电源模块为整个肌电信号采集电路供电;肌电信号经所述无线接收模块分别传输至各路所述运放模块,经放大后输入所述单片机内,将肌电信号转化为数字信号后经所述数据传输模块传输至所述上位机。
2.如权利要求1所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:所述电源模块包括为所述运放模块供电的+5V电源电路和-5V电源电路,以及为其他芯片供电的5V转3.3V电源电路;所述+5V电源电路和-5V电源电路都采用型号为LM2575-5的直流开关电源芯片,所述5V转3.3V电源电路采用型号为LM1117-3.3的低压差线性稳压芯片。
3.如权利要求1所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:所述多路运放模块为八路,采集八个通道的肌电信号放大后输出。
4.如权利要求2所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:所述多路运放模块为八路,采集八个通道的肌电信号放大后输出。
5.如权利要求1或2或3或4所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:每一路所述运放模块均包括前级偏置电路、线性放大电路和后级偏置电路,所述前级偏置电路提供直流偏置电压,抵消掉其接收到的肌电信号中偏置电压对后级放大的影响;所述线性放大电路对所述前级偏置电路输出的肌电信号进行放大,由所述后级偏置电路中的偏置电压将放大后的肌电信号电压转换至0~3.3V范围以内。
6.如权利要求5所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:所述前级偏置电路和线性放大电路共包括四个运算放大器,第一个所述运算放大器与第二个所述运算放大器构成电压跟随器,第一个所述运算放大器正向端连接第一个可调电阻,所述第一个可调电阻由5V电源供电;第二个所述运算放大器的正向端连接肌电信号,根据肌电信号的基准电平调节所述第一个可调电阻实现对偏置电压的调节;所述电压跟随器的输出端连接第三个所述运算放大器的正向端,第三个所述运算放大器将肌电信号和偏置电压相加,使肌电信号的基准电压变为0V后,输入第四个运算放大器内放大后输出。
7.如权利要求5所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:所述后级偏置电路包括两个偏置电阻和第五个运算放大器,所述两个偏置电阻连接在所述第五个运算放大器正向端,提供偏置电压,所述第五个运算放大器反向端直接连接在输出端。
8.如权利要求5所述的一种实时识别踝关节运动的肌电信号采集设备,其特征在于:所述单片机内设置有AD转换器、滤波模块、电平转换模块和数据传输模块,所述AD转换器将接受到的肌电信号转换为数字信号,并采用DMA方式把原始数据存储到RAM;数字信号经所述滤波模块作均值滤波处理后,由所述电平转换模块转换为RS232电平,由所述数据传输模块经串口发送至所述上位机;所述单片机采用型号为STM32F103C8T6的单片机。
9.一种如权利要求1~8任意一项所述识别设备的实时识别踝关节运动的肌电信号采集识别方法,采用MATLAB平台,其包括以下步骤:
1)初始化,设置串口参数,使能串口中断;
2)判断MATLAB串口缓存中数据数目是否达到设定值,达到则触发中断读串口数据,并按照发来的肌电信号数据格式进行存储,并实时输出信号波形图;
3)调用缓存中存储的数据,计算踝关节通道特征值,识别踝关节状态;
4)根据MATLAB预设时间判断是都达到采集时间,达到采集时间,则输出整个测量时间的肌电信号波形图,同时计算数据丢失率,并将采集后的数据存储为.MAT文件;
5)关闭中断及串口,完成识别。
10.如权利要求9所述的实时识别踝关节运动的肌电信号采集识别方法,其特征在于:所述步骤3)中,所述踝关节状态识别是利用前N个采集的数据计算特征值,然后根据特征值的预设阈值区间,以判断该时刻的踝关节状态。
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