Влияние кинематических параметров движения локтя на электромиографический сигнал двуглавой мышцы плеча

Автор: Бонилья Феликс, Лукьянов Евгений Анатольевич, Литвин Анатолий Витальевич, Деплов Дмитрий Алексеевич

Журнал: Вестник Донского государственного технического университета @vestnik-donstu

Рубрика: Технические науки

Статья в выпуске: 4 (79) т.14, 2014 года.

Бесплатный доступ

Рассмотрено влияние кинематических параметров движения локтя (угловое перемещение, скорость и ускорение) на поверхностный электромиографический сигнал двуглавой мышцы плеча при выполнении движений локтя с различной нагрузкой. Установлены зависимости частотных и амплитудных параметров ЭМГ-сигналов от параметров движения локтя при подъеме и опускании груза. Показана структура экспериментального стенда. Представлена методика записи ЭМГ-сигналов с двуглавой мышцы плеча, а также методика обработки сигналов. Для формирования количественных значений показателей анализа сигналов использовались методы спектрального и статистического анализа. Статистический анализ во временной области включал в себя определение следующих параметров: дисперсия амплитудных значений ЭМГ, среднее и среднеквадратическое значение абсолютных величин амплитуд ЭМГ, частота пересечения нулевой линии ЭМГ-сигналом. Эти параметры, а также параметр, характеризующий форму сигнала, определялись на основе массива измеренных значений сигнала, формируемого в течение 0,3 секунды текущего интервала времени («скользящий» интервал). Оценена величина развиваемого мышечного усилия, найдены коэффициенты косинусного преобразования Фурье. Построены гистограммы распределений биопотенциалов ЭМГ. В частотной области выполнялся спектральный анализ ЭМГ-сигналов методом быстрого преобразования Фурье. Определялись общая мощность спектра, средняя частота, медиана, частота спектральной составляющей, имеющей наибольшую амплитуду. Регистрация и анализ биопотенциалов ЭМГ выполнялись средствами Matlab. Выявлены информационные признаки, которые могут быть использованы для синтеза интеллектуальной системы управления на основе нейронных сетей.

Еще

Пассивный экзоскелет, параметры движения локтя, электромиографический сигнал, статистический анализ, спектральный анализ сигналов

Короткий адрес: https://sciup.org/14250099

IDR: 14250099   |   DOI: 10.12737/6885

Список литературы Влияние кинематических параметров движения локтя на электромиографический сигнал двуглавой мышцы плеча

  • Рангайян, Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход/Р. М. Рангайян. -Москва: Физматлит, 2007. -440 с.
  • Knee angle-specific EMG normalization: The use of polynomial based EMG-angle relationships /J.-E. Earp //Journal Electromyogr. Kinesiol. -Режим доступа: (дата обращения 04.09.14) DOI: 10.1016/j.jelekin.2012.08.015
  • De Luca, C.-J. Physiology and mathematics of myoelectric signals/C.-J. De Luca//IEEE Transactions on Biomedical Engineering. -1979 -V. 26. -P. 313-325.
  • Konrad, P. The ABC of EMG A Practical Introduction to Kinesiological Electromyography. Version 1.4, March 2006. Noraxon INC /P. Konrad. -Режим доступа: http://www.noraxon.com/docs/education/abc-of-emg.pdf (дата обращения 04.09.14).
  • Zeeshan, O.-K. Surface EMG pattern recognition for real-time control of a wrist exoskeleton /O.-K. Zeeshan//Biomedical Engineering Online. -Режим доступа: http://www.biomedical-engineering-online.com/content/9/1/41 (дата обращения 04.09.14).
  • Phinyomark, A. Feature Extraction and Reduction of Wavelet Transform Coefficients for EMG Pattern Classification/A. Phinyomark //Electronics and Electrical Engineering. -2012. -№ 6. -P. 27-32.
  • Сафин, Д. Р. Информационно-измерительная система управления биоэлектрическим протезом: автореф. дис. … канд. техн. наук/Д. Р. Сафин. -Астрахань, 2011. -22 с.
  • Tkach, D. Study of stability of time-domain features for electromyographic pattern recognition /D. Tkach, He Huang, T.-A Kuiken//Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. -Режим доступа: http://www.jneuroengrehab.com/content/7/1/21/(дата обращения 04.09.14).
  • Шайдук, А. М. Анализ спектра квазипериодических импульсов электромиограммы/А. М. Шайдук, С. А. Останин//Журнал радиоэлектроники. -2011. -№ 8. -С. 1-12.
  • Чернышев, Ю. О. Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки улучшения промежуточных решений оптимизационных задач/Ю. О. Чернышев, Н. Н Венцов, С. А. Мухтаров//Вестник Дон. гос. техн. ун-та. -2012. -№ 5.-С. 68-76.
  • Rangayan, R. М. Analiz biomeditsinskikh signalov. Prakticheskiy podkhod. Moscow: FIZMATLIT, 2007, 440 p. (in Russian).
  • Earp, J.-E., et al. Knee angle-specific EMG normalization: The use of polynomial based EMG-angle relationships. Journal Electromyogr. Kinesiol. Available at: (accessed: 04.09.14) DOI: 10.1016/j.jelekin.2012.08.015
  • De Luca, C.-J. Physiology and mathematics of myoelectric signals. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 1979, vol. 26, pp. 313-325.
  • Konrad, P. The ABC of EMG. A Practical Introduction to Kinesiological Electromyography. Version 1.4, March 2006. Noraxon INC. Available at: http://www.noraxon.com/docs/education/abc-of-emg.pdf (accessed: 04.09.14).
  • Zeeshan, O.-K. Surface EMG pattern recognition for real-time control of a wrist exoskeleton. Biomedical Engineering Online. Available at: http://www.biomedical-engineering-online.com/content/9/1/41 (accessed: 04.09.14).
  • Phinyomark, A., et al. Feature Extraction and Reduction of Wavelet Transform Coefficients for EMG Pattern Classification. Electronics and Electrical Engineering, 2012, no. 6, pp. 27-32.
  • Safin, D. R. Informatsionno-izmeritel'naya sistema upravleniya bioelektricheskim protezom: avtoref. dis. … kand. tekhn. Nauk. Astrakhan, 2011, 22 p. (in Russian).
  • Tkach, D., He Huang, Kuiken, T.-A. Study of stability of time-domain features for electromyographic pattern recognition. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. Available at: http://www.jneuroengrehab.com/content/7/1/21/(accessed: 04.09.14).
  • Shayduk, А. М., Ostanin, S. A. Analiz spektra kvaziperiodicheskikh impul'sov elektromiogrammy. Journal of Radio Electronics, 2011, no. 8, pp. 1-12 (in Russian).
  • Chernyshev, Y. О., Ventsov, N. N., Mukhtarov, S. A. Razrabotka algoritma intellektual'noy podderzhki uluchsheniya promezhutochnykh resheniy optimizatsionnykh zadach. Vestnik of DSTU, 2012, no. 5, pp. 68-76 (in Russian).
Еще
Статья научная