基于肌電感應的可穿戴運動分析系統(tǒng)設計與實現　

作者/ 李鋒 陳波 東華大學計算機科學與技術學院(上海 201620)

*基金項目：上海市自然基金(編號：16ZR1401100)

李鋒(1969-)，男, 博士, 教授, 研究方向：嵌入式、軀干網絡和深度學習;陳波，男，碩士生，研究方向：肌電信號采集與模式識別。

摘要：表面肌電信號是皮下肌肉活動在皮膚表面處表現出的微弱的電壓信號，它反映了人體運動時肌肉動作的時間和空間信息。對于不同的運動動作，人體各個肌肉群產生的肌電信號的強度也各有差異。本文設計了一種基于肌電信號感應的可穿戴運動分析系統(tǒng)。通過提取采集到的多路肌電信號的時域、頻域特征值，用加權歸一化的方法給信號強度評級，從而確定人體運動時指定肌肉群的運動強度?？梢岳眠@套系統(tǒng)設計目的性較強的運動動作。

引言

　　肌電信號是皮下肌肉活動在皮膚表面處表現出微弱電壓信號，它反映了人體運動時肌肉動作的時間和強度信息^[1]。隨著肌電信號模式識別方面研究的日益深入和肌電檢測技術的不斷提高，表面肌電信號已經被廣泛應用于肌肉運動、康復醫(yī)學、肌肉損傷診斷、體育等方面的研究。

　　國內外許多研究都表明，通過對肌電信號進行分析，能夠發(fā)掘出人體肌肉在做不同動作時的運動強度等信息^[2~4]。

　　肌電信號反應了相應肌肉群的運動強度。通過計算肌電信號的強度，能判斷出某種動作下對應肌肉群的收縮強度。本文設計了一套肌電感應系統(tǒng)對肌電信號進行的處理和分析。通過監(jiān)測不同運動動作下各相關肌肉群的肌電信號強度，判定某一動作相關肌肉群的運動情況，從而判定不同運動對哪些肌肉群鍛煉效果更好。因此，該系統(tǒng)可以科學地輔助設計各類鍛煉動作，現根據該系統(tǒng)設計的設備已經被應用于體育研究和軍事訓練部門，取得良好效果。

1 系統(tǒng)總體設計

　　本系統(tǒng)分為三個部分：肌電采集模塊、通訊模塊和控制中心(圖1)。其中肌電采集模塊主要完成肌電信號感知。

　　由于該系統(tǒng)為直接接觸人體的健康類消費產品，本系統(tǒng)不提供交流介入和充電功能。采集模塊和通訊模塊電源由小型鋰電池提供。

　　另外，為了接觸的可靠性和肌肉群的測試，本系統(tǒng)的采集電極由多個肌電采集電極組裝成采集束帶，每個束帶有8個采集點，控制模塊和通訊模塊設計在束帶背面，可直接佩戴在肢體上，方便操作，如圖2。

　　在本系統(tǒng)的控制中心主要負責收集多路肌電信號，完成肌電信號強度分析及結果展示。無線通訊模塊主要負責肌電采集模塊和控制中心的無線通訊。

1.1 肌電感知模塊

　　肌電感知模塊主要是通過肌電采集電極，采集個體運動時產生的肌電信號，完成信號的濾波、放大和模數轉換。

　　1)放大濾波電路

　　肌電信號的電壓范圍在10μV和1000μV之間，頻率為20~1kHz，主要能量分布于50~100Hz內。由于信號容易形成運動的偽跡，且主要集中在0~20Hz頻率范圍內[5]。針對肌電信號的特點，我們設計了相應的濾波放大電路(圖3)。系統(tǒng)采用AD8220和OPA364兩個高輸入阻抗、高CMRR、低電流噪聲的放大芯片。信號以差分方式輸入，兩個運算放大器與外圍元件形成了一個共1000倍、20~1000Hz的兩級帶通濾波放大器。前級運放為AD8220，它的電流噪聲僅1fA/Hz，芯片占用電路板面積小，適用于可穿戴設備。放大電阻為1.5kΩ，電容為10μf的電容，放大倍數為32倍。

　　后級運放OPA364，SOT23-5封裝，適合于傳感器的微型化設計，為一個頻帶為20~1kHz切比雪夫Ⅰ型的1階帶通濾波器，放大倍數約30倍。

　　2)數模轉換電路

　　LTC1867L是一個8通道12位/16位A/D轉換器，芯片具有串行I/O通道，采用內部電壓基準。LTC1867L的DC性能出眾，在整個溫度范圍內具有±3LSB INL規(guī)格和16位無漏失碼。通過對芯片8通道輸入多路復用器的配置，芯片可工作于單端或差分輸入，單極或雙極轉換操作(或其組合)。

　　ADC接口采用12位ADC值，負責轉換0V至2.5V單極輸入或±1.25V雙極輸入。在本方案中，其工作于雙極差分輸入狀態(tài)。LTC1867L僅吸收750μA電流，有自動打盹和睡眠模式，有利于那些對功耗敏感的應用。LTC1867L采用緊湊型、窄體16引腳 SSOP封裝，適用于空間敏感以及低功率的應用。

1.2 通訊模塊

　　1.2.1 藍牙通訊

　　通訊模塊采用藍牙通訊協議，用以完成肌電束帶和控制中心(智能手機)的通訊，向中心匯報束帶各點電位信號。本系統(tǒng)中采用ATK-HC05模塊，藍牙版本為藍牙4.0BLE。

　　藍牙4.0協議提供了2種模式：BLE模式和BR/EDR模式。其中BLE模式適合對成本和功耗都有較高要求的無線方案。運行和待機功耗極低，一粒紐扣電池可以連續(xù)工作一年之久。能與支持4.0協議設備通信，適應節(jié)能且收發(fā)少量數據的設備。由于單次發(fā)送的肌電信號數據量并不是很大，并且系統(tǒng)對功耗要求高，因此，本系統(tǒng)藍牙版本采用4.0BLE^[6]。

　　系統(tǒng)上電啟動后，藍牙模塊處于待機模式，此時為空閑狀態(tài)，需要通過AT指令控制模塊連接采集設備。與采集模塊成功連接后，藍牙模塊會自動查找主從設備的透傳通道，兩個模塊之間可以通過通用串口與STTM(BLE從透傳協議模塊)進行雙向通訊，從而實現透明傳輸功能。

　　本系統(tǒng)使用搭載Android系統(tǒng)的智能手機作為控制中心。配置好藍牙權限后，只需要獲取藍牙適配器對象，獲得目標藍牙設備(藍牙模塊)對象，建立連接，即可獲得輸入輸出流。

　　1.2.2 數據格式

　　在應用層，協議格式如表1所示(16進制)。

　　首字節(jié)為幀頭，第二和第三字節(jié)表示肌電信號數據，但這里的肌電數據每個字節(jié)的高位被置為零，其真正的高位被放置到幀頭規(guī)定位上[7]。幀頭在這里標示一幀數據的開設，同時也包含了通道序號和數據的最高位，其各位的含義如表2所示。

　　幀頭的最高位Bit7固定為1，是幀頭的標志位。Bit6～Bit4標示通道的序號，共8個通道。Bit3和Bit2分別為傳輸數據的最高位。

1.3 控制中心

　　控制中心接收藍牙模塊發(fā)送過來由采集模塊采集到的多路肌電信號，并對這些信號進行強度評級。本文采取的評級方法是通過提取肌電信號的平均值、積分均值、功率譜比值，進行加權運算。

　　對于時域特征值平均值和積分均值計算方法如下：

　　平均值計算公式如式(1)，它是用來衡量數據集中趨勢的一種方法。本文選取平均值衡量表面肌電信號的平穩(wěn)趨勢。

(1)

　　若對離散的數字信號數據直接求均值AVE，很多時候都會趨近于0，這不能很好地表征信號之間的差異，因此，再提取積分均值(計算方法如式(2)作為判定肌肉運動強度的另一個特征。

(2)

　　對于頻域特征，一般采用功率譜進行度量，但由于肌電信號功率譜的分布相對比較穩(wěn)定，所以在信號最大值附近的功率譜的能量在整體信號中的比重也比較穩(wěn)定，且不受最大值具體出現位置的影響。因此，采用頻域分析法中的功率譜比值法[8]作為特征值。

　　設功率譜比值為K，其計算公式如式(3)：

(3)

　　式中，K為功率譜比值，P(f)為功率譜。根據文獻8中的經驗得知，取15Hz的特征值有較好的區(qū)分度，P₀為功率譜在P₀±15Hz的面積，P為整個功率譜的面積，由于肌電信號的頻率主要集中在50~500Hz，所以求P的積分區(qū)間為50~500Hz，f₀為功率譜最大值處的頻率，即的解，如果有多個解，則取使得功率譜值最大的解。

　　計算出每一路信號的平均值AVE、積分均值MAV，并求解功率譜比值K。再根據式(4)計算第i路信號的加權強度S_i：

L_i越大表示該通道所對應的肌肉運動強度越大。對于某一個訓練動作，給出相應的肌肉評價，可以判定該動作更適合增強哪塊肌肉的訓練。

　　以上算法中所涉及到的難點主要集中在控制中心求解功率譜上。目前，功率譜估計方法主要有兩種：經典功率譜估計和現代功率譜估計。由于經典功率譜估計將所有在窗口外的數據都視為0，這使得功率譜估計的質量不高。而現代功率譜估計方法對信號在窗口外的數據做出合理假設，以達到提高功率譜估計質量的目的。本文選擇應用較為廣泛的AR模型進行功率譜估計，求解出AR模型系數后，借助C語言IT++庫很容易估計出功率譜密度。本文采用最小二乘法求解AR模型系數。假設肌電信號是由一個輸入序列組成，其AR(n)為，其中(通常假設誤差滿足期望為0，方差為的獨立分布)，由AR(n)可計算出e_t，因此，可得出方差：

2 結論

　　本文設計了一套多路肌電信號采集與分析系統(tǒng)。對一個訓練動作，進行了多個肌肉群的表面肌電信號采集，并通過提取表面肌電信號的時域、頻域特征值，進行加權歸一化等計算，分析了該動作對應肌肉群的運動強度。使用該系統(tǒng)對握舉啞鈴動作時，上臂肌肉進行強度評級結果如表3。

　　俯臥撐是一種常用的鍛煉上肢、胸肌和腹肌的簡單易行的運動，是士兵在陸地完成攀爬翻越、匍匐前進、進出戰(zhàn)壕等各種需要上肢俯臥支撐能力的戰(zhàn)術動作及戰(zhàn)場作業(yè)的體能基礎之一, 具有很強的實戰(zhàn)意義，但是針對不同體質人的鍛煉需求，在本系統(tǒng)的幫助下，通過手掌著地位置調整，就可以達到不同的鍛煉目的(如表4)。

　　該系統(tǒng)設備也可應用于運動生物力學研究中[9]。

參考文獻：

　　[1]盧蕾.基于表面肌電信號區(qū)分上肢動作的實驗研究[D].北京協和醫(yī)院,2011.

　　[2]張莉.表面肌電信號模式識別及其運動分析[D].吉林大學,2013.

　　[3]馬靜云.康復運動中表面肌電信號分析方法研究[D].燕山大學, 2015.

　　[4]任見,李傳江,翟潤哲,等.上肢肌肉疲勞的sEMG信號特征分析//2015全國嵌入式儀表及系統(tǒng)技術會議序冊. 2015.

　　[5]楊瑞.肌電信號采集與分析系統(tǒng)的研制[D].華中科技大學, 2009.

　　[6]胡成功,查君君,安師順,等.便攜式低功耗心電監(jiān)測系統(tǒng)設計[J].電子產品世界, 2015,06(22):44-45+49.

　　[7]李鋒,程坤.穿戴式軀感網系統(tǒng)的設計與實現[J].電子產品世界,2014,10(21): 39-42+45.

　　[8]王喜太,王強,張曉玉,等.基于肌電傳感器的下肢康復訓練模式識別的研究[J].中國康復理論與實踐, 2009, 01(15):90-92.

　　本文來源于《電子產品世界》2017年第5期第43頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。