论文部分内容阅读
近年来,由于交通事故和环境恶化等因素的影响,使我国残疾人的数目有所增多,而占据残疾人更大比例的是上肢残疾,这给他们的日常生活带来了极大的困难,因此研究一种价格低廉、易于携带的仿生手臂对解决我国的残疾人问题具有至关重要的作用。目前,用于控制仿生手臂的信号主要提取于脑电、声音、肌电等信号,而肌电信号易于提取,相对稳定,并且能够反映不同动作的状态而被广泛应用。现在大多数研究中都是采用一种造价很高的肌电信号采集仪器采集表面肌电信号,然后将采集的信号输入到PC机中进行模拟仿真,虽然采集到的信号较准确,但造价昂贵、不易携带的特点使其不能被普遍使用,为了解决这个问题,本文设计一种肌电信号采集系统,将采集到的信号送入具有ARM11处理器的开发板中进行模式识别,达到了易于携带、价格低廉的目的。本文主要工作如下:1.对表面肌电信号的产生及其特点进行了分析,并且介绍了几种常用的数学模型,对这些数学模型的适用环境作了简要概述。研究了常见嵌入式操作系统的特点,并对本文所选的Linux操作系统的体系结构和内核架构以及ARM处理器的特点和结构做了详细描述。2.对表面肌电信号采集系统的干扰源进行了分析,干扰来自于系统内部噪声、人体的生物电信号、运动刺激伪迹、高频干扰以及50Hz工频干扰,而这些干扰中,50Hz工频干扰对系统产生的影响最大。3.在表面肌电信号的采集方面,通过对针式电极和贴片电极的比较,我们采用对人体没有伤害的银/氯化银的贴片电极采集肌电信号。4.在表面肌电信号的放大方面,由于表面肌电信号微弱性的特点,在进行硬件电路设计时,我们要考虑将肌电信号进行放大,并且该放大电路要尽可能抑制噪声的干扰,所以本文对其进行了三级放大,第一级采用的是差分放大,有效的抑制了共模信号带来的干扰,选用AD620双端输入放大器作为我们的二级放大,选用LF353作为第三级的放大,经过以上三级放大将肌电信号放大了1000倍左右,达到了信号处理的要求。5.在对表面肌电信号进行滤波处理方面,由于肌电信号的低频特性,我们采用高通、低通滤波器,将能量主要集中在50Hz~350Hz的有用信号保留下来。又由于信号的最大干扰来自于50Hz的工频干扰,所以对采集到的信号要用MAX050进行陷波处理,消除工频干扰给信号采集带来的影响。6. A/D转换。为了对信号进行处理,我们必须将模拟信号变为数字信号,这里我们选用C8051F320里固有的A/D转换器进行模数转换。本文为了验证采集系统的正确性,在PC端利用Matlab模拟仿真出了不同动作肌肉的表面肌电信号图,验证了信号采集系统的有效性。7.在软件程序设计方面,主要是在具有ARM11处理器的OK6410开发板上,进行串口接收数据程序的设计,以及对接收到的数据进行模拟仿真,描绘出不同动作的肌电图。8.在OK6410开发板上进行了动作模式识别实验,利用双通道对表面肌电信号的数据进行采集,对数据进行了特征提取,提取后的特征值构成特征向量,将特征向量输入到训练完成的神经网络分类器,对不同动作进行识别。实验表明,本文所设计的双通道数据采集系统采集到的信号的准确率高于造价昂贵的肌电采集仪器采集到的信号,并且可以在基于ARM11处理器的开发板上实现,达到了便携、价格低廉的目的。同时,证明了本文所设计的表面肌电信号采集与仿真系统可以满足后续仿生手臂控制系统的设计需要。