摘 要

表面肌电信号（sEMG）中包含有许多与人身运动相关的重要信息，它们能够传达出肢体的运动意图和肌肉的活动状况。利用肌电信号作为医疗辅助设备的控制信号是当前康复医疗领域的研究热点。当前肌电控制方法有三种：（1）阈值控制；（2）比例控制；（3）模式识别控制。本文以sEMG为基础，重点讨论肌电信号的特征提取、肌电控制方法两个方面的关键问题。

本文采用比例控制与模式识别两种方法结合实现了多自由度连续的控制，实现由特征值转化成上肢运动位置的定量控制，然后把位置信息转化成动作识别的参考点，完成模式识别。最后重点描述了基于肌电信号的运动控制系统的设计原理和设计方案。整个系统分为硬件模块和软件模块两部分，硬件系统主要采用蓝牙肌电采集仪，通过测量手臂四块不同部位的肌肉的表面肌电信号，来完成数据的存储和传输；软件系统主要是在VC 集成开发环境中应用MFC基础类库搭建界面，实时显示四路肌电信号的波形图，并同时用OpenGL图形库显示上肢运动对光标的方向控制的轨迹，再通过判断轨迹信息识别出上肢动作。然后采用串口通信实现硬件和软件的连接，完成整个系统的设计。

最后，对整个基于肌电信号的运动控制系统进行了测试。通过运行所设计的系统，基本实现了屏幕上的二维光标位置的实时显示的功能，并能够完成动作的识别，从而完成了对上肢多自由度连续控制方法的研究，并且整个设计系统实时控制的效果较好，可视化效果也较好。

关键词：表面肌电信号；比例控制；模式识别；OpenGL

Abstract

Myoelectric signal contains much important information that related to the human body movement, which reflects the movement of the limbs intent and muscle activity state. Myoelectric signal is used as the control signals of the medical auxiliary equipment is current research hotspot in the field of medical rehabilitation. There are three kinds of current electrical control methods: threshold control, proportional control, pattern recognition of control. Based on sEMG, the article focus on two aspects of the key problems about feature extraction of myoelectric signal and electrical control methods.

This article uses a combination of proportional control methods and pattern recognition methods to achieve the continuous control of multiple degree of freedom and to achieve the quantitative control of the position characteristic value into upper limb movement, and then converts the location information to identify the reference point, to complete the pattern recognition. Finally it focuses on motion control system design principle and its design plan based on the myoelectric control. The overall system is grouped into two parts, the hardware design and software design. The hardware system mainly adopts Bluetooth myoelectric collection device to complete the data storage and transmission by measuring myoelectric signal from the four different parts of the arm muscle; the software system mainly adopts MFC basic class libraries to build structure and interface in the Visual C integrated development environment, displaying four myoelectric signal waveform figure on the real time, and at the same time using OpenGL graphics library to show upper limbs motion target direction control the trajectory of light and by judging trajectory information to identify the upper limb movement. And then a serial port communication is used to realize the combination of hardware and software, the design of the overall system is finished.

Finally, the whole motion control system based on myoelectric signal was tested. By running the system, the real-time display of the 2-d cursor position on the screen is realized, And be able to make the action recognition, so as to realize the study of upper limb multidimensional continuous control method. Moreover, the whole system has higher precision and stronger visualization.

Key Words：sEMG; Proportion control; Pattern recognition; OpenGL

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 论文的研究内容说明 3

第2章 sEMG信号采集及处理 5

2.1 肌电信号产生原理及特征 5

2.1.1 肌电信号的产生原理及特征 5

2.1.2 肌电信号的特征提取 7

2.2 sEMG处理软件功能介绍 9

2.2.1 VC 中MFC简介 10

2.2.2 OpenGL图形变换技术 10

2.3 肌电控制方法研究 11

2.3.1 比例控制方法原理 11

2.3.2 模式识别方法原理 12

2.4 本章小结 12

第3章 肌电控制方法实验验证 14

3.1 控制实验的整体设计方案 14

3.2 实验系统硬件设计与实现 14

3.2.1 数据采集模块 14

3.2.2 数据存储与接收模块 15

3.3 实验系统软件设计与实现 16

3.3.1 软件系统界面设计 16

3.3.2 数据处理与显示模块 19

3.4 成果展示 21

3.5 本章小结 23

第4章 总结与展望 24

4.1 全文工作总结 24

4.2 后续工作展望 24

参考文献 25

致谢 27

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

随着社会往智能化方向的发展，对肌电智能假肢的开发已经成为生物医学和康复工程领域的热门之一。据相关统计，在中国，大约存在8000多万残疾人，是我国总人口的6.34%。这其中，肢体残缺的人口占有较大的比例，约为29.07%^[1]。统计结果表明，中国超过60岁的人口数量已有1.2 亿，为全国总人数的近十分之一。照此推算下去，大约会在2020年前后，我国将会有2.5亿左右的老年人。无论是肢体上的残疾或者是随着年龄的增长而造成的肢体灵活性下降，常见的肌肉或神经性疾病，如中风、偏瘫、关节炎等，也会导致机体功能的丧失，严重影响了人们的生活。这些群体对康复训练或者是机械辅助有很大的需求，在日常生活中往往需要身边人的陪护，由于肢体不便带来的影响，他们的内心往往是压抑痛苦的，更需要家人朋友的密切关注。而多自由度上肢康复训练机器人是以医学理论为基础，它作为一种先进的医疗设备，不仅能够降低外科手术医生的误操作，而且还可以增加手术的安全性和病人的信心。

当前的研究越来越多的集中到如何实现患者的自主控制，让辅助运动更自然方便，而用于使用者自主意图控制方法主要有三种：一种是依靠比较传统的人工控制；第二种是根据机械的反馈自动调整动作控制；第三种则是利用肌电信号（EMG）检测患者意图，从而实现人机交互的自然进行，以保证动作的平稳顺畅。机器人康复训练的意义在于：（1）检测肌肉性疾病；（2）改善“一对一”治疗方式；（3）提升康复效果；（4）提供科学的训练模式。在保证康复训练足够安全的前提下，还能够提升训练成效，改善训练效果，而且在促进患者肌体功能康复、提升患者生活品质、减轻社会负担等方面都具有非常重要的意义^[2]。