肌電信號分析

EMG高級(ji)數據處(chu)理分析(xi)模塊可以結合人機環(huan)境(jing)同步平臺和生理記錄(lu)系統采集到與(yu)EMG指標相關的生理(li)信號(hao)進行離線處理(li)和分(fen)析(xi)。可(ke)對信號(hao)進行自(zi)由選擇、放(fang)大、縮小，便(bian)于瀏覽數據(ju)；在整體呈現數據(ju)的基礎上，還可(ke)以根據(ju)片段、事件、場景(jing)三種分(fen)割方式進行數據(ju)呈現與(yu)分(fen)析(xi)；可(ke)導出ASCII格式的(de)原始數(shu)據、處理(li)后數(shu)據和分(fen)析后數(shu)據；并(bing)可導出可視化分(fen)析報告。

技術(shu)要求： 

1、信號(hao)處(chu)理(li)模塊(kuai)

信(xin)號濾波(bo)方法包括(kuo)小波(bo)降噪（Wavelet Filter）、高通濾波(High Pass)、低(di)通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾(rao)，從(cong)而得到有(you)用的EMG信號(hao)；

肌電整流(Rectification)，包(bao)括三種方法EMG包絡(luo)線（Envelope）、滑動均值濾波(bo)（Moving Average）、滑動均方根(gen)濾波(bo)（Moving RMS），可自定義分析窗口長度。

EMG信號歸(gui)一化處理：自定義MVC（Maximum Voluntary Contraction），計算Normalization EMG數據。

Cycle Analysis周期性(xing)分(fen)析(xi)。系(xi)統(tong)對周期性(xing)用力(li)的(de)肌電數(shu)據進行自(zi)動化的(de)識(shi)別與統(tong)計分(fen)析(xi)。自(zi)定義激活(huo)閾值(zhi)（Activation threshold(%)）、用力的最小持續時間（Minimum duration(ms)）、動態用力的最小時(shi)間間隔（Minimum interval(ms)）參數，進(jin)行自動(dong)處理。

手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣(yang)條差值（Spline interpolation）以及通過復(fu)制(zhi)信號(hao)區域進行插(cha)值。

2、信號分析模塊

信號分(fen)析(xi)模塊包括(kuo)時域分(fen)析(xi)和頻域分(fen)析(xi)以及(ji)周期用力分(fen)析(xi)，二者可(ke)實現自由(you)切(qie)換。

A.  時域分析將肌電(dian)信號(hao)看作時間的(de)函數(shu)，通過分析得到肌電(dian)信號(hao)的(de)某(mou)些統計特征。統計分析指標包括：處理數(shu)據、整流數(shu)據、歸一化數(shu)據的(de)均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大值/最(zui)小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方(fang)根（RMS）、平均絕對(dui)值(zhi)（Mean Absolute Value）、積分肌電（iEMG）。

B.  頻(pin)域分(fen)析(xi)運(yun)用參(can)數(shu)模型法和直(zhi)接快速傅里(li)葉變(bian)化將時域分(fen)析(xi)信號轉換(huan)為頻(pin)域分(fen)析(xi)信號，對信號進行功率(lv)譜密度(du)分(fen)析(xi)。從功率(lv)譜密度(du)中(zhong)(zhong)確定肌電信號的(de)頻(pin)帶，不同頻(pin)帶可自定義，將在(zai)功率(lv)譜分(fen)析(xi)圖中(zhong)(zhong)以(yi)不同的(de)顏色區分(fen)。具(ju)體包括中(zhong)(zhong)值頻(pin)率(lv)、均值頻(pin)率(lv)及頻(pin)譜圖。

C. 周期用力(li)分(fen)析(xi)，自動識(shi)別周期性用力(li)片(pian)段(duan)，具體的指標包括：周期的開始時間（Start Time）、周期(qi)的結束(shu)時間（End Time）、均方(fang)根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積(ji)分(fen)肌電值（iEMG）、中值頻率（Median Frequency）、均值頻率(lv)（Mean Frequency）。

3、可視化(hua)Chart與(yu)導出數據模塊(kuai)：包括原始數據Raw Data、處(chu)理數據Processed、歸(gui)一化數(shu)據（Normalized）、PSD數據以及整體結(jie)果報告(gao)。