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一种表面肌电仪校准装置的设计
1
作者 王耀弘 王艺颖 +2 位作者 张雯 周中木 龚伟 《电子制作》 2019年第1期89-90,共2页
文章介绍了一种适用于表面肌电仪计量校准的微弱电信号模拟仪,该装置利用直接数字频率合成技术,采用嵌入操作系统和专用芯片实现准确输出不同的波形。对整机进行测试,结果表面该装置波形幅度误差≤±2%,频率测量误差≤±1%,符... 文章介绍了一种适用于表面肌电仪计量校准的微弱电信号模拟仪,该装置利用直接数字频率合成技术,采用嵌入操作系统和专用芯片实现准确输出不同的波形。对整机进行测试,结果表面该装置波形幅度误差≤±2%,频率测量误差≤±1%,符合检测需求。 展开更多
关键词 表面肌电仪 微弱电信号 校准仪 DDS
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表面肌电仪校准方法研究与应用 被引量：1
2
作者 王耀弘 周中木 +2 位作者 张雯 龚伟 王艺颖 《计量与测试技术》 2018年第12期56-58,共3页
在介绍表面肌电仪工作原理结构的基础上,分析了表面肌电仪主要计量技术指标,提出使用实验室研制的微弱电生理信号模拟仪作为检测设备。实验表明,该方法能够全面有效评价表面肌电仪各项计量技术指标。
关键词 表面肌电仪 微弱电信号 校准 电生理信号
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表面肌电在痉挛型双瘫患儿腰背肌功能评定中的研究 被引量：1
3
作者 全莉娟 徐华平 《南昌大学学报（医学版）》 CAS 2012年第12期44-47,共4页
目的探讨表面肌电在痉挛型双瘫患儿腰背肌功能评定中的价值。方法选取30例痉挛型双瘫的患儿进行临床康复训练,治疗前、后采取表面肌电仪记录患儿腰背肌的肌电信号,同时进行临床评估并进行分析比较。结果治疗后患儿腰背肌最大随意收缩(ma... 目的探讨表面肌电在痉挛型双瘫患儿腰背肌功能评定中的价值。方法选取30例痉挛型双瘫的患儿进行临床康复训练,治疗前、后采取表面肌电仪记录患儿腰背肌的肌电信号,同时进行临床评估并进行分析比较。结果治疗后患儿腰背肌最大随意收缩(maximal voluntary contraction,MVC)的平均肌电值(averaged electromyo-gram,AEMG)较治疗前升高[竖脊肌:(79.86±42.32)μV比(53.35±31.03)μV;多裂肌:(91.25±41.82)μV比(62.17±21.58)μV,P<0.05]。治疗后,患儿腰背肌肌力手法肌力检查(manual muscle testing,MMT)分级为4.162±0.530,较治疗前(2.957±0.120)增加(P<0.05),提示患儿治疗后的腰背肌肌力较治疗前提高。结论表面肌电仪可以作为评估痉挛型双瘫患儿腰背肌肌力的客观评估方法。 展开更多
关键词 脑性瘫痪 痉挛型双瘫 表面肌电仪 腰背肌
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膝关节屈曲角度对主动肌和拮抗肌共同收缩和力矩的影响 被引量：9
4
作者 张琦 李佳齐 +2 位作者 徐燕文 张卓 周凯丽 《中国康复理论与实践》 CSCD 2007年第6期581-582,共2页
目的测试股四头肌进行最大等长收缩时,不同膝关节屈曲角度对股四头肌和腘绳肌收缩时肌电活动和力矩产生的影响。方法10名健康成人在3个不同膝关节角度(分别为30°、60°、90°)下进行膝伸展的最大等长收缩,利用Cybex等速测... 目的测试股四头肌进行最大等长收缩时,不同膝关节屈曲角度对股四头肌和腘绳肌收缩时肌电活动和力矩产生的影响。方法10名健康成人在3个不同膝关节角度(分别为30°、60°、90°)下进行膝伸展的最大等长收缩,利用Cybex等速测试系统测试下肢股四头肌产生的力矩,并应用表面肌电仪测试股四头肌和腘绳肌的神经肌电活动。结果在膝关节屈曲60°时,股四头肌的力矩值比其他角度明显增大(P<0.01),但股四头肌在3个屈曲角度时的神经肌电活动差异无统计学意义;而腘绳肌的神经肌电活动在膝关节屈曲90°时最大。结论在特定膝关节角度进行股四头肌和腘绳肌最大等长收缩训练可帮助维持膝关节的稳定性。 展开更多
关键词 膝关节 主动肌 拮抗肌 共同收缩 表面肌电仪 屈曲角度
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基于SEMG的人手手内动作识别 被引量：1
5
作者 薛亚许 杨光 +1 位作者 杜豪杰 王雪晴 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第4期184-189,共6页
提出一种基于SEMG的人手手内动作识别系统对十种自定义的人手手内操作进行识别。结合人手操作的常用动作,设计包括平移、转移和旋转等在内的十种人手动作集;采用经验模态分解(EMD)算法对原始肌电信号进行预处理;采用最大Lyapunov指数(M... 提出一种基于SEMG的人手手内动作识别系统对十种自定义的人手手内操作进行识别。结合人手操作的常用动作,设计包括平移、转移和旋转等在内的十种人手动作集;采用经验模态分解(EMD)算法对原始肌电信号进行预处理;采用最大Lyapunov指数(MLE)法对经过降噪处理后的肌电信号进行特征提取;将获得的非线性MLE特征通过随机森林算法进行分类,并同其他经典算法进行比较。实验结果表明,该系统可以有效地识别10种不同的人手手内动作,准确率高达91.67%。 展开更多
关键词 表面肌电仪 经验模式分解 随机森林
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