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??座右銘：行百里者，半于九十。

??????本文目錄如下：??????

目錄

??1 概述

??2 運行結(jié)果

??3?參考文獻

??4 Matlab代碼及文獻

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??1 概述

文獻來源：

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-662851.html

只要對生理信號進行適當?shù)臄?shù)字處理，就可以從生理系統(tǒng)控制生物機器人系統(tǒng)，例如假肢，用戶通過這種數(shù)字處理在一定程度上控制生理信號，就像肌電圖信號一樣。生物信號以濾波技術(shù)為條件，也可以通過適當?shù)臄?shù)學技術(shù)（例如IAV）提取信號的特征，這可以實現(xiàn)所述目標，此外，還允許應(yīng)用控制方法，例如生物信號大小的分類，以便它為生物機器人系統(tǒng)提供特定的響應(yīng)。
應(yīng)該注意的是，EMG信號包絡(luò)的計算是一個至關(guān)重要的過程，因為可以設(shè)置控制閾值，從而可以更輕松，更精確地控制機電系統(tǒng)。允許以這種方式利用生物身體的電生理信號，在機械系統(tǒng)中執(zhí)行定義的運動，以實現(xiàn)用戶所需的功能。
這項工作表明，有可能使用“不可用”的生物信號，因為它們在獲得時包含的噪聲量。一旦完成適當?shù)奶幚?，就會在允許以所需方式控制的設(shè)備中使用最佳信號。此外，這種發(fā)展適用于截肢者的日常生活，這使得啟用丟失的功能，例如，執(zhí)行機械臂的運動，它可以完成特定任務(wù)以實現(xiàn)個人目標，例如將食物送到嘴里或?qū)懶拧?/p>

利用Live Script的特性，本文檔將展示如何執(zhí)行數(shù)字信號處理(DSP)的復雜數(shù)學計算，例如傅里葉變換或MATLAB提供的強大工具的數(shù)字濾波器的設(shè)計和應(yīng)用，從而從生物信號(生物信號)作為肌電圖(EMG)信號的相關(guān)性中推斷信息，肌電圖信號是由傳感器獲取的生物肌肉的電位。

這些信息將用于控制作為假體的生物機器人系統(tǒng)，通過使用激活閾值分類使用表征和控制技術(shù)。

??2 運行結(jié)果

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部分代碼：

figure
plot(t,EMGf1,'k')
title('Filtered EMG signal (4Hz a 500Hz)')
xlabel('Time(s)'),ylabel('Magnitude(mV)'),grid on
xlim([0 time])
EMGF1=fft(EMGf1);
figure
plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF1),'g')
title('Frequency spectrum of the filtered EMG signal (4Hz a 500Hz)')
xlabel('Frequency(Hz)'),ylabel('Energy'),grid on
xlim([0 1500])

cb=57;
ca=63;
[b,a]=butter(3,[cb*2/fm ca*2/fm],'stop');
EMGf2=filter(b,a,EMGf1);
EMGF2=fft(EMGf2);

figure
plot(t,EMGf2,'k')
title('Filtered EMG signal (4 a 500Hz - 60Hz)')
xlabel('Time(s)'),ylabel('Magnitude(mV)'),grid on
xlim([0 time])
figure
plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF2),'g')
title('Frequency spectrum filtered EMG signal (4 a 500Hz - 60Hz)')
xlabel('Frequency(Hz)'),ylabel('Magnitude'),grid on
xlim([20 100])

figure
plot(t,EMGR,'r')
hold on
plot(t,EMGf2,'k')
title('Comparison between Raw EMG and EMG Filtered Signal in time')
xlabel('Time(s)'),ylabel('Magnitude(mV)'),grid on
xlim([0 time])
legend('Raw EMG','Processed EMG')

figure
plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF),'r')
hold on
plot(f0*(0:N-1),abs(EMGF2),'k')
title('Comparison between Raw EMG and EMG Filtered Signal in frequency')
xlabel('Frequency(Hz)'),ylabel('Magnitude'),grid on
xlim([0 1000])

figure
T=linspace(0,time,W);
plot(T,EMGE_MAV,'-g*')
hold on
plot(T,EMGE_RMS,'-mo')
plot(T,EMGE_IAV,'-k')
title('MAV vs RMS vs IAV')
xlabel('Time(s)'),ylabel('Normalized Magnitude'),grid on
xlim([0 time])
legend('MAV','RMS','IAV')

??3?參考文獻

部分理論來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除。

??4 Matlab代碼及文獻

到了這里，關(guān)于【數(shù)字化處理】仿生假體控制中肌電信號的數(shù)字化處理研究（Matlab代碼實現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！