《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于STM32處理器的表面肌電無線采集裝置設(shè)計
來源:電子技術(shù)應(yīng)用2012年第7期
王金鳳1, 李 濤2, 孫漫漫2
1. 武漢理工大學(xué) 華夏學(xué)院,湖北 武漢430070; 2. 武漢理工大學(xué) 自動化學(xué)院,湖北 武漢430070
摘要: 為了可靠獲取人體運動意圖,對假肢、外骨骼機器人進行有效控制,評價助力效果,設(shè)計了一種基于STM32處理器的無線肌電采集裝置。介紹了裝置的前端調(diào)理硬件電路、無線傳輸和上位機數(shù)據(jù)處理的設(shè)計方案,給出了工頻濾波算法及表面肌電信號的簡單特征提取方法。這種表面肌電采集裝置具有通道數(shù)目多、實時性強、數(shù)據(jù)傳輸距離遠、精度高、操作簡便等優(yōu)點。如果將采集裝置構(gòu)成表面肌電采集陣列,可用于復(fù)雜手勢的識別。
中圖分類號: TP242
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2012)07-0078-03
A wireless SEMG collection device design based on STM32 processor
Wang Jinfeng1, Li Tao2, Sun Manman2
1. Huaxia College, Wuhan University of Technology, Wuhan 430040,China; 2. School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070,China
Abstract: In order to obtain movement intention, control artificial limbs, control exoskeletons robot and evaluate assist effect. We designed a wireless SEMG collection device based on the STM32 processor. This paper introduced the related front-hardware circuit, wireless transmission and data processing on PC. The power frequency filter algorithm and the SEMG feature extraction method are presented. This device has many advantages: multi-channel, real-time collection, long transmission distance, high precision, and simple operation. If multiple sensors are disposed as an array, use the relevant algorithm, the device can be used to recognize complex gestures.
Key words : SEMG; notch filter; power spectrum density; wireless transmission

    表面肌電信號(SEMG)利用粘貼在人體肌肉表面的Ag-AgCl電極片,測量肌肉活動時的放電信號。它不同于針電極插入肌肉的測量方法,具有簡單易用、無創(chuàng)傷、無痛苦的優(yōu)點,能有效反映肢體運動信息。它可以被用在臨床醫(yī)學(xué)研究與診斷、康復(fù)工程、機器人等領(lǐng)域[1]。

    現(xiàn)有肌電采集儀具有通道數(shù)目較少、所測數(shù)量少、測量受連接電纜的束縛等缺點,因此,本文提出了一種無線肌電采集裝置,以STM32F103作為處理器,利用nRF24L01作為射頻無線收發(fā)模塊,不但可克服以上缺點,還具有穩(wěn)定可靠、傳輸距離遠、數(shù)據(jù)量大等優(yōu)點。在助力機器人應(yīng)用中,可以實時采集人在上樓梯、遠距離行走時的SEMG。目前,該裝置已經(jīng)被用于助力機器人的助力效果評價中[2]。
1 工作原理
    系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。16個通道的肌電信號通過差分電極,經(jīng)過射極跟隨電路緩沖后,經(jīng)放大、濾波、電平抬升后供STM32F103進行采集。STM32F103內(nèi)部的切換開關(guān)分時選通每個通道,由于切換速度高,可認為采集是同步進行的。STM32F103將SEMG進行數(shù)字濾波后,通過nRF24L01發(fā)送至接收端。接收端將數(shù)據(jù)通過USB接口發(fā)送至上位機軟件。STM32F103具有最高128 KB的Flash,最高20 KB的SRAM,主頻可以達到72 MHz,具備二個SPI同步串行接口,一個USB2.0全速接口。它自帶A/D轉(zhuǎn)換器,具有16通道、1 μs轉(zhuǎn)換速度、12 bit采樣精度,可完成16通道的SEMG數(shù)據(jù)采集。通道數(shù)目越多,可測量的數(shù)據(jù)點就越多,所反映肌肉塊的數(shù)據(jù)信息也就越多。多通道可以構(gòu)成陣列式電極,運用相關(guān)算法,可對復(fù)雜肢體運動進行識別。雖然MSP430單片機采樣頻率可以達到200 kS/s,但受制于晶振的工作頻率及串口傳輸速率的瓶頸,無法做到8通道以上的高速SEGM采集。

    nRF24L01作為采集儀的收發(fā)模塊,是一種工作于2.4 GHz的無線工業(yè)級的通信芯片, 它的最高傳輸速率為2 Mb/s,具有內(nèi)置硬件CRC檢錯和點對多點通信地址控制,抗干擾能力強。基于WIFI的無線文件傳輸系統(tǒng),對于嵌入式系統(tǒng),配置雜,功耗較高。使用工業(yè)級無線模塊nRF24L01做無線收發(fā)任務(wù),配置簡單,功耗低。
2 系統(tǒng)硬軟件設(shè)計
2.1 SEMG的前端調(diào)理

    SEMG非常微弱,幅度一般為0.1~5 mV,常常淹沒在大量噪聲中,極易受到干擾。要先進行首級放大后才能進行濾波,放大電路選用高共模抑制比、低輸入偏置電流的儀表運放INA111。對于毫伏級小信號的放大,運算放大器選擇特性優(yōu)良的OPA4277,其參數(shù)為:偏置電壓10 μV,偏置電流1 nA,溫漂±0.1 μV/℃,電源抑制比130 dB,靜態(tài)電流0.79 mA,單雙電源供電,軌對軌輸出。前3個參數(shù)可防止SEMG淹沒在器件本身的噪聲中,高電源抑制比可避免由電源波動引起的噪聲干擾,低靜態(tài)電流可減少鋰電池供電時的功耗??紤]到SEMG頻帶為10~500 Hz,故設(shè)計-3 dB截止頻率范圍為10~500 Hz的帶通濾波器,濾除SEMG夾雜的低頻和高頻的干擾信號,再進行末級放大。取INA111差分信號的平均值,做積分運算,運算結(jié)果作為參考電極——浮地(Float GND),可有效地抑制共模干擾。電路圖如圖2所示。

    電路中僅做帶通濾波還不夠,還需針對50 Hz的工頻陷波,可選方法很多。有源T型陷波器雖然理論與設(shè)計成熟,但對元件的對稱性要求極其嚴格,元件精度直接影響中心頻率與Q值,調(diào)試非常困難;用UAF42通用濾波器構(gòu)成的陷波器,可以使50 Hz工頻衰減40 dB[3],但是對于多通道的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來說,每個通道都加一片UAF42及外圍電路,硬件顯得過于龐雜。結(jié)合STM32F103的數(shù)據(jù)處理速度快的特點,直接用數(shù)字濾波,可以簡化系統(tǒng)設(shè)計、降低成本。使用FIR濾波器可以設(shè)計到高階,而且線性相位性能好,詳細過程在后面介紹。
2.2 SEMG數(shù)據(jù)采集與發(fā)送
    參考文獻[4]介紹了一種96通道的陣列式SEMG采集與測量系統(tǒng),ADC轉(zhuǎn)換速率高達1 MHz。有研究表明,SEMG 作為一種微弱的生物電信號,其頻率分布在10~500 Hz,且絕大部分集中在20~150 Hz之間[5]。根據(jù)香農(nóng)定理及工程實踐經(jīng)驗,將STM32F103的采樣頻率定為1 kHz,已經(jīng)能夠較好滿足實際需求。每次A/D轉(zhuǎn)換結(jié)束后,使用DMA方式將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)依次移至數(shù)據(jù)緩沖區(qū),數(shù)緩沖區(qū)填滿后,將4 KB數(shù)據(jù)無線發(fā)送到接收模塊。
    SEMG數(shù)據(jù)發(fā)送工作流程如下:采集模塊接收到PC機發(fā)送的采集命令參數(shù)后,解析命令的具體功能,如開始采集、發(fā)送數(shù)據(jù)、停止采集、濾波、修改采樣頻率等。采集模塊將數(shù)據(jù)按Modbus協(xié)議格式打包成數(shù)據(jù)幀,通過SPI接口傳給nRF24L01自動發(fā)送。如果采集模塊接收到重傳命令,重新傳遞數(shù)據(jù)。
2.3 SEMG數(shù)據(jù)接收
    接收模塊的STM32F103在上電后,完成系統(tǒng)時鐘配置與初始化片外設(shè)備,并從nRF24L01讀取數(shù)據(jù),進行CRC校驗,若數(shù)據(jù)出錯,則命令發(fā)送模塊重傳。若數(shù)據(jù)正確,放入DMA中,等到數(shù)據(jù)緩沖滿4 KB時,將數(shù)據(jù)打包,通過STM32的USB接口,發(fā)送到上位機軟件,進行實時顯示與存儲。意法半導(dǎo)體公司專門為STM32F103 提供USB固件驅(qū)動程序庫,簡化了應(yīng)用開發(fā)流程。首先,使用DriverStudio中的Driver works編寫USB 驅(qū)動程序,生成“*.inf”與“*.sys”文件。然后,當接收端與PC機連接時,PC機自動加載USB驅(qū)動程序,上位機軟件用CreateFile 函數(shù)打開設(shè)備,用ReadFile 從WDM中讀數(shù)據(jù),用WriteFile寫數(shù)據(jù)給WDM。利用TeeChart Active控件,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化輸出。為減小文件大小、提高讀寫速度,防止出現(xiàn)死機與丟包現(xiàn)象發(fā)生,數(shù)據(jù)被以二進制文件“*.dat”的形式存儲在硬盤中。最后,當應(yīng)用程序退出時,用CloseHandle關(guān)閉設(shè)備。
3 工頻濾波
    使用較好的差分電極和高共模抑制比的儀表運放,可減少工頻噪聲。但是它的帶寬較窄,難以充分抑制。工頻干擾主要集中在以50 Hz及其倍頻上,如100 Hz、150 Hz、…、450 Hz。為了把工頻干擾從SEMG中濾除,本文設(shè)計了線性遞歸的梳狀陷波器。IIR濾波器的計算量小,但沒有線性相位;FIR濾波器雖有線性相位,但其所用階次高,帶阻濾波器的系數(shù)也非整數(shù),所以乘加運算量大,無法實時處理SEMG。如果采用簡單整系數(shù)濾波可以用IIR的結(jié)構(gòu)實現(xiàn)FIR濾波器。采用全通網(wǎng)絡(luò)減去帶通網(wǎng)絡(luò)方法得到帶阻網(wǎng)絡(luò)。
    帶通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為:
    
    根據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù),求出時域方程,STM32處理器將采集數(shù)據(jù)放到循環(huán)隊列中與時域方程的各項系數(shù)進行乘加運算,得到濾波后的SEMG,再通過無線傳輸方式發(fā)送到上位機。為了驗證濾波器的設(shè)計效果,用120 Hz、210 Hz兩種正弦波疊加,并添加50 Hz及其倍頻干擾,來模擬SEMG。濾波前后對比如圖3所示??煽闯鰪?fù)合信號經(jīng)陷波后,工頻成分極大地衰弱,陷波器窄阻帶很好地保護了其他有效頻帶內(nèi)的模擬SEMG。

4 SEMG的特征提取

 


    可通過時域與頻域的方法來提取特征參數(shù),對SEMG進行模式識別。時域方法計算時域SEMG信號的方差和均值,由于個體差異、電極片粘貼位置、肌肉發(fā)力強度、測量時間、引入噪聲等因素,導(dǎo)致計算結(jié)果存在很大差異,適用性和可靠性均不佳[6]。頻域方法是指計算SEMG的平均功率頻率和中值頻率。由于功率譜波形穩(wěn)定好,提取的頻域特征也相對比較穩(wěn)定,有利于進行SEMG的模式識別。嘗試使用功率譜比值法也獲得了較好的效果。
    先從采集的SEMG 中找出功率譜的最大值f0,然后,計算出f0附近某個指定寬度±n區(qū)域的面積,再除以功率譜整個總面積P, 得到功率譜特征比值K。具體定義如下:
  
    經(jīng)過實驗,當n取為15 Hz,特征值的區(qū)分度較好。分子P0為功率譜在f0±15 Hz的面積,分母P取在20-450 Hz內(nèi)功率譜面積。得到的兩路SEMG功率譜比值如表1所示。從表1看出,利用橈側(cè)腕屈肌、尺側(cè)腕屈肌和肱橈肌、掌長肌屈肌這兩組功率譜比值來區(qū)分腕內(nèi)外轉(zhuǎn)動與手腕上下?lián)P。手腕作相對運動時,對應(yīng)肌肉存在大小差異。比如手腕上揚時,肱橈肌功率譜比值大于掌長肌,下?lián)P時肱橈肌的功率譜比值小于掌長肌。


    本文將STM32F103處理器應(yīng)用到肌電采集裝置中,通道數(shù)目多,數(shù)據(jù)處理能力強。采用nRF24L01收發(fā)數(shù)據(jù),傳輸量大,可靠性高。針對信號調(diào)理電路在工頻消噪這一環(huán)節(jié)上的不足,設(shè)計了50 Hz梳狀陷波器,能有效濾除工頻。采用的功率譜比值法提取簡單手勢的SEMG特征,有較好的識別效果。

參考文獻
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[4] NAGATA K, MAGATANI K, et al. Monte carlo method for evaluating the effect of surface EMG measurement placement on motion recognition accuracy[C]. 31st Annual International Conference of the IEEE EMBS Minneapolis, Minnesota, USA, September 2-6,2009:2583-2586.
[5] RONAGER J, CHRISTENSEN H. Power spectrum analysis of the EMG pattern in normal and diseasedmuscles[J].Neurol. Sci, 1989,94(1-3):283-294.
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