[发明专利]一种人体肌音信号分析系统

权利要求书

1.本发明是一种人体肌音信号分析系统，其特色在于其功能集成性，具有基于肌音信号（MMG）的人体动作模式识别、肌肉力量分析和肌肉疲劳分析三种功能；所述系统主要包含肌音信号采集传感器1、控制盒2和上位机程序三大部分，其中控制盒2由肌音信号采集板3、肌音信号滤波电路4和电源 7组成，上位机程序分为肌音信号处理模块5和肌音信号分析模块6，安装于计算机或是平板电脑端；肌音信号采集传感器1的一端与控制盒2中肌音信号采集板3的一端相连，而肌音信号采集板3的另一端连接到肌音信号滤波电路4模块的输入端，肌音信号滤波电路4的输出端通过USB转接线或蓝牙串口连接到计算机或平板电脑端，通过计算机或平板电脑端上的肌音信号处理模块5和肌音信号分析模块6，完成对MMG信号的处理、动作模式识别、肌肉力量分析及肌肉疲劳分析。

2.根据权利要求1所述的MMG信号处理模块5采用自适应不等长分割方法对连续动作的MMG信号进行分割，绘制不同动作的MMG信号频谱图。

3.根据权利1要求所述的肌音信号分析模块6采用时频域相结合的小波分析方法对动作帧信号进行处理，通过不失真的离散小波变换，计算出的6层小波系数作为动作帧信号特征值，再对这些系数组成特征矩阵进行降维处理，利用SVM分类器及caffe算法相结合对数据进行分类，完成人体动作的模式识别。

4.根据权利1要求所述的肌音信号分析模块6通过对MMG信号进行时频分析及特征提取，基于肌肉收缩力量与肌音信号幅值呈正相关原理，量化分析肌肉的峰值力矩、平均功率和屈伸肌比值等肌肉力量指标。

5.根据权利1要求所述的肌音信号分析模块6以最大等长收缩力MVC下降到原值70%为肌肉疲劳判定依据，基于MMG信号平均频率及振幅与肌肉最大等长收缩力的映射关系，结合时频分析方法,进行肌肉疲劳判定及过程分析。