表面肌電sEMG(surface Electromyography)信號是在皮膚表面記錄的神經肌肉系統的生物電活動，反映肌肉的活動狀態，由于其無創性和簡單性在臨床康復及人機交互方面[1]有廣泛的應用前景。多通道sEMG信號檢測是一種新的記錄方法，它能同時獲得肌肉活動時的大量空間和時間分布信息[2]，在肌肉活動分析中具有重要價值。

    近年來，國內外在多通道sEMG信號檢測系統設計方面已做了相關工作。G.Vijaya Krishna Prasad[3]等研究了一種基于DSP的5通道sEMG信號實時采集系統；胡巍[4]等利用單片機設計了一種無線多通道sEMG信號實時采集系統。隨著電子技術的不斷發展，尤其是低成本高性能的計算機資源得到普及應用，虛擬儀器VI（Virtual Instruments）應運而生，它是利用計算機強大的計算資源和豐富的軟硬件資源來組成的儀器系統，實現從傳統儀器向計算機系統的過渡，以便最大限度地降低系統成本，并增強系統的功能和靈活性。LabVIEW是一種易于編程和調試的圖形化工具平臺，是標準的數據采集和儀器控制軟件，具有強大的數據處理及分析能力。
    本文設計了前置調理電路,并結合NI公司開發的DAQ數據接口卡和LabVIEW開發了一種實驗用sEMG信號檢測分析系統,完成4通道sEMG信號的實時采集顯示和時頻域的特征分析。
1 硬件電路設計
     sEMG信號是一種微弱的、非平穩的隨機電信號，其振幅約為10~5 000 ?滋V，頻率分布在20~500 Hz[5]，容易受50 Hz工頻干擾的影響，因此本文設計了如圖1所示的硬件電路，主要包括前置放大、帶通濾波、50 Hz陷波、功


    實際測得其幅頻特性如圖2(c)所示。

1.3 50 Hz陷波電路
    50 Hz工頻是sEMG信號有效頻段內最主要的干擾，本文采用傳統雙T有源濾波器來濾除50 Hz工頻干擾，具體電路如圖2(a)所示。其中R4=R5=68 kΩ，C4=C5=47 nF，計算得陷波中心頻率為:
  
波效果不是很理想，會在后續分析處理中進行數字濾波來改善這一效果。此外，在100~500 Hz頻段范圍內,電路的增益大于60 dB,基本接近電路的理論設計增益64 dB?？偟膩碚f,整個電路能對有效頻段內信號進行放大、濾波。
    本實驗同時對前置調理電路4個通道的性能參數進行了測試，結果如表1所示。

    由表1可知，實際實驗中4通道電路性能良好，能獲得20~500 Hz有效頻段內的sEMG信號，并對50 Hz的工頻干擾有較好的抑制作用。
2 信號采集與分析
    本研究需利用數據接口卡將前置調理電路拾取的sEMG信號上傳到PC機上,并結合LabVIEW軟件編程實現sEMG信號的實時采集顯示及時頻域的分析處理。整個部分包括數據采集和數據分析兩個模塊,程序如圖4所示。
2.1 信號采集
    信號采集模塊是通過數據接口卡完成對4通道sEMG信號的實時采集與顯示，由參數設置、濾波控制、數據保存三個部分組成，并實現數據濾波、數據保存以及數據控制。
    參數設置是用來對數據采集卡進行設置的,通過DAQ助手.VI實現，實驗中設置4通道模擬輸入,采樣頻率2 000 Hz，采樣數為1 000以及連續采樣的方式，同時為了提高精度，輸入范圍設為-3 V~+3 V。
    濾波是由Filter.VI實現的，實驗中將該Filter配置為3階Butterworth帶通濾波器，其頻率范圍為20~500 Hz，以進一步提取20~500 Hz頻段內的sEMG信號。
　    數據保存是將濾波后的信號進行數字到字符串的變換，并寫入文本文件（.txt）以便回放顯示，它是通過Write To Spreadsheet File.VI實現的。
2.2  信號分析
    信號分析模塊是完成采集信號的特征分析，包括時域中的均方根計算和頻域中的功率譜峰值計算。
    (1)均方根
    均方根（Root Mean Square）是sEMG信號時域分析中的一種典型特征值，可以用來衡量肌電信號的大小，并且sEMG信號的均方根值隨力量水平的增加而增大[6]。計算公式為：
  
其中，s(t)為肌電信號；Xi為s(t)的采樣值；T為觀測時間長度；t0為觀測起始時間；N為觀測點數。
    均方根計算的具體實現方法：先將濾波后的數字信號轉換為一維數組，然后調用RMS.VI讀取數組中的數字并計算其均方根值，將結果存于數組，最后調用波形圖表（waveform chart）讀取數組中的RMS值并顯示，這樣不斷計算采樣窗內的濾波信號，直到窗內無信號輸出為止。
    (2)功率譜峰值
    研究表明，當肌肉收縮力變化不大時，sEMG信號的功率譜峰值比較穩定[7]，并且sEMG信號的功率譜峰值會隨著力量的增加而增加[6]。功率譜峰值計算可分兩步實現：先計算濾波后信號的功率譜，公式為：
    
其中SXX(f)為輸出信號序列的功率譜； X(f)為肌電信號X(t)的傅里葉變換；N為信號序列的點數。然后計算信號功率譜最大值。
    功率譜峰值計算的實現方法：先調用Spectrum measurement.VI，讀取濾波后的數字信號，計算功率譜值，其中窗選用hanning窗，輸出結果方式配置為線性輸出，結果保存在數組中；然后調用Array Max & Min.VI計算數組中的最大值，并以數組形式保存，最后利用波形圖表（waveform chart）讀取數組中的值并顯示。這樣不斷計算采樣窗內濾波后的信號,直到采樣窗內無信號輸出為止。
2.3 采集分析結果
    結合前臂表面肌電電極陣列[8]以及手部運動機能實驗系統[9]，實驗采集了1名健康在校研究生前臂指總伸肌的sEMG信號，并對其進行了特征分析。信號采集和分析程序的運行界面如圖5所示，當前顯示的是受試者在力量逐漸增大時采集到的4通道5 s時間的sEMG信號及其特征分析后的結果。

    實驗結果表明，sEMG信號的幅值、RMS值和功率譜峰值隨著力量的增加而增大，與參考文獻[6]結果一致，從而可知本文設計的4通道sEMG拾取電路能采集到健康受試者的sEMG信號，并且編寫的LabVIEW程序能實現采集信號的實時顯示及其不同特征分析處理。
    本文搭建了4通道sEMG信號拾取電路并結合數據接口卡以及LabVIEW編程軟件，設計基于LabVIEW的4通道sEMG信號檢測分析系統。結合前臂表面肌電極陣列以及手部運動機能實驗系統，利用該系統采集并分析了受試者在力量增大時前臂肌肉的sEMG信號及其均方根、功率譜峰值。結果表明，本文設計的多通道sEMG信號檢測系統能實現4通道sEMG信號的實時采集顯示及其時頻域特征分析。
    當然，本設計也存在一些不足，如由于陷波器中R、C不完全對稱,從而引起50 Hz附近sEMG信號產生不同程度的衰減，后續以50 Hz的數字陷波器代替模擬陷波器。此外，本文只針對4個通道的信號進行了采集及時頻域特征分析，如果擴展到更多通道信號的采集及其他特征分析處理，則需考慮采樣數據的大小以及各通道間的延遲效應，保證系統的實時性。
參考文獻
[1] Song Rong, Tong Kaiyu, Hu Xiaoling, et al. Assistive control system using continuous myoelectric signal in robotaided arm training for patients after stroke[J]. IEEE Transaction on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2008,16(4):371-379.
[2] FRIGO C, CREEA P. Multichannel SEMG in clinical gait analysis: A review and state-of-the-art[J].Clinical Biome-chanics, 2009,24:236-245.
[3] SRINIVASAN K P, PATIL K M.A new DSP-based multichannel EMG acquisition and analysis system[J]. Computers  and Biomedical,1996,29(5):395-406.
[4] 胡巍,趙章,路知遠,等.無線多通道表面肌電信號采集系統設計[J]. 電子測量與儀器學報,2009,23(11): 30-35.
[5] 史萍, 宋愛國. 基于C8051F的肌電信號采集儀設計[J].中國醫療設備, 2009,24(7):18-20.
[6] KAPLANIS P A, PATTICHIS C S. Surface EMG analysis on normal subjects based on isometric voluntary contraction[J]. Journal of Electromyography and Kinesiology, 2009,19:157-171.
[7] 加玉濤, 羅志增. 肌電信號特征提取方法綜述[J].電子器件,2007,30(1):326-330.
[8] 侯文生, 楊丹丹,胡寧,等. 基于柔性印刷工藝的表面肌電電極陣列裝置的設計[J]. 傳感技術學報,2010,23(5):621-625.
[9] 侯文生,馬麗, 鄭小林,等. 基于 LabVIEW的手部運動機能研究實驗系統的設計[J]. 儀器儀表學報,2007,28(9):1614-1617.