多通道EPEMG系統(tǒng)設(shè)計及特征提取算法研究開題報告

多通道EPEMG系統(tǒng)設(shè)計及特征提取算法研究開題報告一、選題的背景與意義隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的多通道表面肌電圖（EPEMG）系統(tǒng)的設(shè)計及信號特征提取算法日益受到關(guān)注。EPEMG是用于研究肌肉活動的一種非侵入式技術(shù)，通過貼在人體皮膚上的表面電極記錄肌肉電信號并進行信號處理，可以研究肌肉運動學(xué)、肌肉遲緩以及其他神經(jīng)肌肉疾病等方面。而多通道EPEMG系統(tǒng)則可以同時記錄多個肌肉或不同位置的同一肌肉的電信號，更全面、準確地反映肌肉活動情況，因此在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。然而，設(shè)計一個穩(wěn)定可靠的多通道EPEMG系統(tǒng)及對其信號進行準確的特征提取仍然面臨許多挑戰(zhàn)。多通道系統(tǒng)的設(shè)計需要考慮到信號干擾、采樣率、通道數(shù)、放大器和濾波等因素，信號特征提取則需要考慮到肌電信號的噪聲、干擾、偽跡和非穩(wěn)態(tài)等問題。因此，對多通道EPEMG系統(tǒng)的設(shè)計和信號處理算法的研究將有助于提高生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中對肌肉活動的測量與分析的精度和可靠性。二、研究內(nèi)容本文的研究內(nèi)容主要包括：1.多通道EPEMG系統(tǒng)的設(shè)計：針對現(xiàn)有EPEMG系統(tǒng)中存在的缺陷，設(shè)計一種可靠穩(wěn)定、采樣率高、通道數(shù)多的多通道EPEMG系統(tǒng)；2.信號前處理：采用濾波等信號前處理技術(shù)，提高信號的信噪比和抗干擾能力；3.信號特征提?。貉芯坎⒈容^多種肌電信號的特征提取算法，選擇并優(yōu)化適合多通道EPEMG系統(tǒng)的算法；4.系統(tǒng)實驗：對設(shè)計的多通道EPEMG系統(tǒng)進行實驗驗證，驗證系統(tǒng)的性能和特征提取算法的準確性，并對其在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用前景進行探討。三、研究方法和步驟本研究將采用以下方法和步驟：1.調(diào)研：對現(xiàn)有EPEMG系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進行調(diào)研，確定研究的方向和創(chuàng)新點；2.系統(tǒng)設(shè)計：根據(jù)調(diào)研結(jié)果設(shè)計多通道EPEMG系統(tǒng)，并進行系統(tǒng)驗證；3.信號前處理：采用濾波等前處理技術(shù)，提高信號質(zhì)量；4.特征提?。貉芯亢捅容^多種信號特征提取算法，選擇并優(yōu)化適合多通道EPEMG系統(tǒng)的算法；5.實驗驗證：對設(shè)計的多通道EPEMG系統(tǒng)進行實驗，驗證系統(tǒng)的性能和特征提取算法的準確性；6.結(jié)果分析：對實驗結(jié)果進行分析和討論，總結(jié)研究成果。四、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.成功設(shè)計一種可靠穩(wěn)定、采樣率高、通道數(shù)多的多通道EPEMG系統(tǒng)；2.改進肌電信號的濾波和前處理算法，提高信噪比和抗干擾能力；3.研究并比較多種肌電信號的特征提取算法，選擇并優(yōu)化適合多通道EPEMG系統(tǒng)的算法；4.驗證設(shè)計的多通道EPEMG系統(tǒng)在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的應(yīng)用前景，為肌肉運動學(xué)和神經(jīng)肌肉疾病的研究提供參考。五、進度計劃本研究的進度計劃如下表所示：|計劃內(nèi)容|時間節(jié)點||---|---||調(diào)研現(xiàn)有EPEMG系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀|3周||多通道EPEMG系統(tǒng)設(shè)計與實驗驗證|12周||信號前處理算法研究與優(yōu)化|4周||信號特征提取算法研究與優(yōu)化|6周||實驗驗證和結(jié)果分析|8周||論文撰寫和答辯準備|7周|六、參考文獻1.ZhouJ,YaoW,HeJ,etal.Anewsurfaceelectromyographysignalfilteringmethodbasedonprincipalcomponentanalysisandwaveletthresholddenoising.JournalofNeuroscienceMethods,2016,274:47-57.2.YangY,CaiF,WuS,etal.Useofsurfaceelectromyographyfordiagnosisofneuromusculardisorders.NeuralRegenerationResearch,2013,8(28):2645-2653.3.WuY,ParkSH,WuYJ,etal.Developmentofamulti-channelsurfaceEMGdetectionsystemforfacialmuscleactivities.BiomedicalEngineeringOnline,2019,18(1):92.4.ZhangD,ZhuangJ,LiuN,etal.AnautomaticfeatureextractionalgorithmforsurfaceEMGsignalsduringgaitcycle.ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine,2019,170:25-35.5.XieY,LiuH,LiuW,etal.High-densitysurfaceEMGrecordingwith