王皛
天津市劳动经济学校 天津 300380
摘要：表面肌电信号（Surface Electromyography，SEMG）是人神经对运动系统在控制时产生的微弱生物电信号，在皮肤表面通过表面电极进行提取、放大、降噪，在信号显示机上显示和记录的时间——能量幅值信号。它是神经系统在控制运动系统的肌肉运动时的一种信号表达，该信号检测方式对人的身体没有伤害。但是，最初的表面肌电信号相对微弱，会受到各种各样外界信号的干扰，而且，对于简单采集出来的肌电信号，其形式无法完全理解，无法对其中的有效特征进行迅速的分辨。因而，我们不仅需要对其信号进行处理和特征提取，并且在该基础上采用不同的方法，对手臂的不同动作的模式识别也是一个重点的研究方向。
关键词：表面肌电信号，特征提取，模式识别
1 引言
随着现代科学医疗技术的发展，现代医疗科学与机器人技术相结合形成了一门新型学科，就是医疗康复学，现已成为机器人技术的一个热门课题。医疗康复学综合了生物、机械、电子等诸多学科，该学科采用电子信息技术以及计算机科学技术，操作机械设备，帮助残疾人进行康复医疗，极大的提高了康复效果。当前，治疗型康复机器人设备，已经由封闭式的实验室研究阶段快速走向实际应用。
随着时间的推移，表面肌电信号的假肢手的逐步增加，假肢手的使用在一定程度上提高了残疾人的运动能力并提高了他们生活的质量，带来了相当明显的社会效益。但调查发现，在使用了假肢手的肢体残缺患者中，约有30%～50%的人使用非常少或者不能使用，特别是身体两侧均截肢的患者拒绝使用肌电假肢的倾向尤为明，其主要问题是假肢手反应较慢，动作识别准确率不高，控制效果不稳定，与真正的肢体动作还存在较大的差距，这些问题导致了肢体残缺者不愿意使用假肢。这说明由肌电信号控制的假肢手技术还有很大的提升空间，需要对其进行进一步深入的研究，提高SEMG信号处理系统的模式判别能力，让SEMG信号控制的假肢，能够被患者控制自如给肢体残缺残疾人带来更大的生活便利。
2 SEMG的生理基础
神经系统作为人身体的控制系统，是由数以亿计的神经元构成的。各个末端有许多分支，每个分支与其他神经元的分支相连接，构成神经网络。神经系统每个部分都具有不同的功能，脊髓能在不经过大脑的情况下对刺激迅速产生反应。肌肉系统主要由肌肉细胞和筋腱构成。肌肉组织收缩产生力和运动，能使人各个关节组织进行运动。肌肉组织接受一定的刺激后能在脊髓和大脑的控制下能做出对应的反应。人体内的肌肉组织具有三个主要的作用：运动动作的动力来源，体内物资传送的动力来源，生产热量。根据肌肉控制机制的不同，肌肉系统可以分为三个不同的种类，一个是骨骼肌，一个是平滑肌还有一个是心肌。平均约占人体重的40～45%的是骨骼肌，人的运动就通过骨骼肌的收缩和舒张来完成。神经细胞群受到刺激后产生电脉冲传递到骨骼肌后引起收缩，并且自发控制。肌肉细胞群的收缩和舒张由与其他神经细胞不同的一种特殊的神经元控制的，这就是运动神经元，它主要存在于髓灰质的前角中，主要包括α，β和γ神经元。
当大脑产生运动冲动时，该冲动通过运动神经元产生刺激，运动神经元群接受刺激产生脉冲，脉冲通过脊髓传递到肌肉细胞群处，肌肉细胞群接受刺激产生收缩或者舒张动作。在信号传播的过程中电脉冲信号会在人体中形成电流场，这些信号可以通过表面电极在皮肤表面检测到，这就是肌电信号的来源。肌电信号的生理结构如图所示
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3 SEMG的产生过程
研究表明人体内正负电荷数相同，呈电中性状态。稳定状态时，神经细胞膜内外电位平衡，其电位差称为静息电位。肌肉细胞受到刺激时，膜外电位首先发生去极化现象，随着电荷的移动膜电位发生再极化。动作电位在神经肌肉的节点上产生，主要在肌肉细胞群的中部产生，并沿着肌肉细胞群向两头的肌腱传播。当大脑发出的运动指令或肌肉由于受到来自外部的持续刺激时，运动神经元支配所有肌肉细胞群就会形成各自的动作电位，这些动作电位相互融合后就产生了动作信号。运动单位持续的发放动作信号就会形成动作序列信号，这些序列信号会表征在皮肤表面。需要说明的是，不同的人的运动电位形式取决于所在人的人体中传播时联合反应，由不同的信号波叠加而成。肌电信号产生流程如图所示。
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首先由大脑产生兴奋信号，接着这种兴奋经脑神经以电脉冲的形式向下传导给脊髓神经，然后脊神经将这种刺激以电脉冲的形式传导给运动神经单元，从而产生动作电位。而这种动作电位在肌纤维中的传播导致了肌肉收缩，同时传播中的电信号在人体软组织中引起电流场，可在检测电极之间表现出电位差，这种电位差就被称为肌电信号。
4 SEMG信号的特征及采集
在信号采集方面，由于表面肌电信号微弱，在对其进行检测和采集时会所受到来自外界和自身各种各样的噪声和干扰信号，对于后期对其进行分析和处理带来了一定的困难，因此，必须先对检测的表面肌电信号进行预处理，不同来源的噪声其降噪方式是不同的。表面肌电信号的噪声来源主要有以下几种：
1）信号频率一般在0～20Hz，会存在干扰。
2）人为的移动（motion artifact）产生的无序信号。主要有两种情况：a）电极接口；b）电极电缆。
3）电子设备的固有噪声。基本上电子产品都会有一定的噪声，该类型的噪声频率，其频率一般在零到几千赫兹。
4）环境噪声。在我们周围环境中，大部分电子设备的使用以及电线电缆都会形成一定强度的电磁场，这些电磁场均会对肌电信号的检测带来干扰。在这种强电磁场环境下，电子设备产生的噪声信号比表面肌电信号本身还要大，电磁辐射是这类噪声产生的源头。
对SEMG信号的检测主要有两种采集电极，表面电极和针电极，不论采用哪一种都会由于电极产生电荷形成噪声，而电荷大小取决于电极的材料，材料的不同产生的电荷不同，形成的干扰大小不同，在对表面肌电信号进行采集时要采用相同材料的电极，从而降低这种因材料不同而引起的环境噪声，同时，在连接电线上需要接有固定的电容。
另外，未采取电信号屏蔽措施的电线和电场，或者其周围有随时间变化的电磁区域，在连接电线上都会形成变化的电流，其频率和居民用电频率一样是50Hz。SEMG在采集时，电极的大小，采集信号的频率和电极上流过的电流强度一起确定了电极的阻值，而加大采集电极的大小能够降低采集电极的阻值，然后采用放大器加跟随电路的电压来降低测量时的电极的阻抗。
小结：
从SEMG的生理基础进行阐述，为肌电表面信号研究工作做出铺垫。同时对肌电信号的产生过程进行了详细的介绍，其由大脑以及脊髓神经中枢产生信号，通过脊髓神经产生脉冲，输送到肢体的肌肉纤维中，该脉冲信号控制肌肉产生肌肉力。通过表面电极在皮肤表面对该脉冲信号进行检测，提取出来的信号就是表面肌电信号。通过了解SEMG信号的特征，归纳了SEMG信号采集的噪声来源，并针对不同的噪声来源提出了不同的降噪方法。
参考文献：
[1] 袁婷婷. 表面肌电信号处理和模式识别方法研究[D]. 武汉，武汉理工大学，2012.
[2] 王熙星. 基于FPGA的表面肌电信号检测与处理[D]. 武汉，华中科技大学，2012.