1、信号处理模块
(1)信号滤波方法包括小波降噪(WaveletFilter)、高通滤波(HighPass)、低通滤波(LowPass)、带阻滤波(BandStop)用以滤除噪音干扰,从而得到有用的EMG信号;
(2)肌电整流(Rectification),包括三种方法EMG包络线(Envelope)、滑动均值滤波(MovingAverage)、滑动均方根滤波(MovingRMS),可自定义分析窗口长度。
(3)EMG信号归一化处理:自定义MVC(MaximumVoluntary Contraction),计算Normalization EMG数据。
(4)CycleAnalysis周期性分析。系统对周期性用力的肌电数据进行自动化的识别与统计分析。自定义激活阈值(Activationthreshold(%))、用力的*小持续时间(Minimumduration(ms))、动态用力的*小时间间隔(Minimuminterval(ms))参数,进行自动处理。
(5)手动信号校正方法包括线性插值(Linearinterpolation)、样条差值(Splineinterpolation)以及通过复制信号区域进行插值。
2、信号分析模块
信号分析模块包括时域分析和频域分析以及周期用力分析,可实现自由切换。
(1)时域分析将肌电信号看作时间的函数,通过分析得到肌电信号的某些统计特征。统计分析指标包括:处理数据、整流数据、归一化数据的均值(Mean)、中值(Median)、标准差(STD)、*大值/*小值(Max/Min)、方差(Variance)、均方根(RMS)、平均绝对值(MeanAbsolute Value)、积分肌电(iEMG)。
(2)频域分析运用参数模型法和直接快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号,对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定肌电信号的频带,不同频带可自定义,将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。具体包括中值频率、均值频率及频谱图。
(3) 周期用力分析,自动识别周期性用力片段,具体的指标包括:周期的开始时间(Start Time)、周期的结束时间(End Time)、均方根(RMS)、平均绝对值(Mean Absolute Value)、积分肌电值(iEMG)、中值频率(Median Frequency)、均值频率(Mean Frequency)。(4)可视化Chart与导出数据模块:包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、归一化数据(Normalized)、PSD数据以及整体结果报告。
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