多模態(tài)腦功能儀 表面肌電測試系統(tǒng)
肌電信號分析
肌電信號(Electromyogram)簡稱EMG，反映神經(jīng)肌肉興奮性，評估神經(jīng)與肌肉的功能狀態(tài)?？捎糜诩∪夤ぷ鞯墓ばW(xué)分析、安全操作姿態(tài)分析、康復(fù)狀態(tài)功能評價、疲勞識別以及肌電假肢控制等動作模式研究等。
ErgoLAB肌電分析軟件自動對原始數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理，根據(jù)MVC進行數(shù)據(jù)歸一化與統(tǒng)計分析。時域分析包括原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、歸一化數(shù)據(jù)的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指標；頻域分析的中值頻率、均值頻率、可視化頻譜圖，系統(tǒng)支持自動識別周期性動態(tài)用力分析。
EMG高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結(jié)合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統(tǒng)采集到與EMG指標相關(guān)的生理信號進行離線處理和分析?？蓪π盘栠M行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導(dǎo)出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導(dǎo)出可視化分析報告。
技術(shù)要求
1、信號處理模塊
信號濾波方法包括小波降噪(Wavelet Filter)、高通濾波(High Pass)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波(Band Stop)用以濾除噪音干擾，從而得到有用的EMG信號。
肌電整流(Rectification)，包括三種方法EMG包絡(luò)線(Envelope)、滑動均值濾波(Moving Average)、滑動均方根濾波(Moving RMS)，可自定義分析窗口長度。
EMG信號歸一化處理：自定義MVC(Maximum Voluntary Contraction)，計算Normalization EMG數(shù)據(jù)。
Cycle Analysis周期性分析。系統(tǒng)對周期性用力的肌電數(shù)據(jù)進行自動化的識別與統(tǒng)計分析。自定義激活閾值(Activation threshold(%))、用力的小持續(xù)時間(Minimum duration(ms))、動態(tài)用力的小時間間隔(Minimum interval(ms))參數(shù)，進行自動處理。
手動信號校正方法包括線性插值(Linear interpolation)、樣條差值(Spline interpolation)以及通過復(fù)制信號區(qū)域進行插值。
2、信號分析模塊
信號分析模塊包括時域分析和頻域分析以及周期用力分析，二者可實現(xiàn)自由切換。
A. 時域分析將肌電信號看作時間的函數(shù)，通過分析得到肌電信號的某些統(tǒng)計特征。統(tǒng)計分析指標包括：處理數(shù)據(jù)、整流數(shù)據(jù)、歸一化數(shù)據(jù)的均值(Mean)、中值(Median)、標準差(STD)、大值/小值(Max/Min)、方差(Variance)、均方根(RMS)、平均值(Mean Absolute Value)、積分肌電(iEMG)。
B. 頻域分析運用參數(shù)模型法和直接快速傅里葉變化將時域分析信號轉(zhuǎn)換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定肌電信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區(qū)分。具體包括中值頻率、均值頻率及頻譜圖。
C. 周期用力分析，自動識別周期性用力片段，具體的指標包括：周期的開始時間(Start Time)、周期的結(jié)束時間(End Time)、均方根(RMS)、平均值(Mean Absolute Value)、積分肌電值(iEMG)、中值頻率(Median Frequency)、均值頻率(Mean Frequency)。
3、可視化Chart與導(dǎo)出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、歸一化數(shù)據(jù)(Normalized)、PSD數(shù)據(jù)以及整體結(jié)果報告。
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