基于高阶滤波的肌电信号采集电路设计*

周明娟,逯 迈

(兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州 730070)

表面肌电信号sEMG(surface Electromyograms)是一种生物电信号,发源于脊髓中的运动神经元,是产生肌肉力的电信号根源。肢体在运动时,神经系统发出肌肉收缩的指令,大脑皮层中控制运动区域的神经元兴奋并产生电脉冲,通过神经系统来传递。一系列的神经冲动沿神经肌肉接头传递到所支配的肌纤维,影响运动系统,引起肌肉收缩,这样肢体就可完成大脑意向所设定的动作。肌纤维中的这种电变化称为运动单元动作电位(MUAP),肌电信号(EMG)是众多MUAP在时间和空间上的叠加[1]。

表面肌电信号(sEMG)则是肌肉上各点的运动单位产生的动作电位序列通过皮下组织和皮肤,在皮肤表面叠加而成,可经由表面电极的引导来获得。它反映了神经肌肉的功能状态,蕴涵了有关肌肉活动的各种信息。区别于传统的针电极检测方式,表面电极可以做到检测无创伤无痛苦。随着生物电信号研究的深入和检测技术的发展,表面肌电信号(sEMG)已广泛用于人类生活的各个领域,如生物医学,人工假肢控制以及模式识别等[2-4]。而实现上述应用的基础,就是对肌电信号进行可靠而稳定的采集。近几年来,伴随着电子技术的发展和软件开发平台的应用,肌电信号的采集技术得到不断的提升,涌现出相当多的高信噪比仪器。但该类仪器大多拥有复杂的电路以及高昂的成本,不利于推广使用。本文将介绍一种通过表面电极拾取sEMG的信号采集电路,系统设计简单,成本低廉。

1 sEMG的数学模型

信号的处理方法与信号的合理模型是紧密联系的。了解sEMG的产生机理和数学模型,有助于指导sEMG检测系统的设计,并对信号处理的最终效果有重大影响。

表面肌电信号(sEMG)发源于脊髓中的运动神经元,其轴突伸展到肌纤维处,由终板区与肌纤维耦合。在中枢神经控制的下,运动神经元发放电脉冲沿轴突传导至肌纤维,引起肌纤维收缩而产生肌张力。电脉冲传播时在人体的软组织中产生电流场,这样我们在对应的肌肉组织处放置检测电极,就可以在检测电极和参考电极之间检测出电位差。我们由sEMG的产生机理得到一个简化的模型,如图1所示[5]。

图1 表面肌电信号产生模型

(1)

这样最后的生理肌电信号y(t)就是M个MUAPT的总和

(2)

2 sEMG特征及存在的干扰分析

分析sEMG的产生机理可以知道,sEMG信号是神经肌肉系统通过随意性和非随意性活动产生的生物电变化,在肌肉动态活动中,产生的sEMG信号具有典型非稳态和非线性信号的基本特征[6]。①sEMG信号非常微弱,幅度范围在0～5 mV范围内;②频率范围低,sEMG信号的频率在20 Hz～1 000 Hz,主要能量集中在50 Hz～150 Hz范围内[7];③强噪声背景,由不同生理电信号间的相互影响,工频干扰,系统自身及外界的噪声影响等,构成了sEMG信号提取过程中的强噪声背景;④信号随机性强,由于生物体与外界联系密切,sEMG信号时刻在变化,且是非平稳的[8]。

正是因为肌电信号的非线性、不稳定性、随机性等特点,使得在信号采集中,不得不对干扰和噪声进行有效地抑制。也就是说,肌电信号采集的前提条件就是抗干扰和低噪声。接下来,我们分析一下可能引入干扰的途径:①我们国家的交流电网频率是50 Hz,人们将电网产生的干扰称为工频干扰,这也是信号采集过程中最大的干扰。由于工频干扰频率正好处于肌电信号能量集中的频段,且幅度通常比有用信号大1～3个量级,因此如何去除工频干扰问题是肌电信号采集的关键。②我们生活的环境充斥着电磁场,空间的电磁场通过检测设备上的连线、器件引脚等作为噪声混入有用信号。③检测设备中,为运放等有源器件供电的直流电源不可能达到理想滤波效果,以纹波形式存在的工频电流会通过电源馈电引入到放大电路中。④受试者暴露于空间电磁场,身体会感应电磁场从而产生感应电流,通过检测电极与有用信号一起加到放大器输入端,形成共模干扰。

3 sEMG信号采集电路的设计

针对表面肌电信号的特征及考虑上述各种干扰问题,本文设计一套具有良好抗噪声性能的表面肌电信号采集电路。整个采集系统由检测电极、前置放大电路、高通滤波器、低通滤波器、50 Hz工频陷波电路、二级放大电路等组成,如图2所示。

图2 表面肌电信号采集系统框图

其工作的大致流程为:沿肌纤维方向放置的两个检测电极构成一对共模抑制比较高的差分电极,用于引导皮表电位差;然后前置放大电路对电极引出的差分信号进行初步放大;接着由带通滤波器滤除由运动伪迹产生的低频干扰和环境噪声,以及混入sEMG的其他生理电信号;之后再由50 Hz陷波电路滤除工频干扰;最后通过二级放大电路将经过前期放大和滤波处理的sEMG信号放大到所需电压等级,并将结果在示波器上显示,便于信号的观测和后续处理。

3.1 表面电极

人体生物电的检出,必须依靠感受器——电极的引导。由于肌电信号比较微弱,因此引导肌电信号的电极选择关系甚大。在选取电极和安放电极时,我们需要考虑以下几点因素:①电极的材质和结构。不同材质的电极,其阻抗差异较大。由于皮肤——电极阻抗会对肌电信号有较大的衰减,所以在选型上有必要选择低阻抗材质的采集电极,从源头上解决信号衰减的问题。电极结构包括电极与皮肤接触的面积、形状。在一定范围内,电极的表面积越大,皮肤——电极阻抗越小,测得的信号幅值越大,受电极与皮肤接触面的噪声干扰也越小。②电极的安放位置及极间的距离。sEMG信号的采集受到目标肌的电极放置位置和电极间的距离的影响[9]。测量电极间距过小可能造成短路,距离过大,不但增大噪声干扰,还增加了肌电信号的交叠。此外,该距离还将影响肌电信号的带宽和幅值,距离减小则信号的带宽向高频处移动,幅值变低。因此,应使测量电极之间的距离固定。

据此,我们选用银-氯化银(Ag-AgCl)电极片来作为检测电极,该电极具有极化电压小、噪声低、运动伪迹小等优点。电极尺寸大小直径约为55 mm,采用双极系统,也就是两个检测电极,外加一个参考电极,两个检测电极之间的距离取10 mm～30 mm[10]。这样有助于构成差分系统,提高共模抑制比,信噪比好。此外,在安装电极之前,出于减小皮肤——电极之间的阻抗的考虑,可以对皮肤做一些准备处理,包括用95%的乙醇溶液等清洗待粘贴处、涂抹固态导电膏等措施[11]。

3.2 前置放大电路

由于肌电信号非常微弱,且极易受到干扰,常常淹没在大量的噪声中,前置放大电路的设计是有效地获sEMG的关键[12],因此,对肌电信号前置放大器有以下基本要求[13]:

①高输入阻抗。由于生物电信号源本身是高内阻的微弱电信号,加之电极提取又呈现出不稳定的高内阻性质,这就要求放大器有很高的输入阻抗,以尽量减少信号在内阻上的衰减。

②高共模抑制比。信号采集过程中,工频噪声以及人体携带的干扰信号是以共模信号的形式输入放大器的,选用差动放大的形式,CMRR值越高,系统抑制干扰的能力越强。

③高增益。生物电信号幅值小,在保证共模抑制比较大的前提下,应提高前置放大器的增益。

④低噪声。低噪声性能主要取决于前置级的放大增益,合理分配前置放大器的增益,可以使系统获得良好的低噪声性能。

⑤低漂移。肌电电信号为低频信号,放大器的基线漂移会对测量结果产生严重影响。而采用差动输入的形式,有助于实现低漂移性能。

基于以上分析指标,我们选择ADI公司的仪表放大器AD620。该放大器是一款低成本、高精度仪表放大器,它在宽频率范围内具有优良的共模抑制能力,其两个输入端采用对称结构,差动输入的方式,仅需一个外部调节电阻,就可以实现放大增益1～1 000的调节。此外,AD620具有低噪声、低漂移、低输入偏置电流和低功耗特性,非常适合EMG、检测仪等医疗设备。前置放大电路原理图如图3所示。其增益计算公式为

(3)

现简要分析一下系统设计过程中采用两级放大的方式的原因。之所以这样设计是为了系统低噪声和高增益的平衡。对于级联系统,其噪声系数可以用式(4)表示:

(4)

式中:N为系统总的噪声指标,N1,N2,N3,等分别为各级的噪声指标,K1,K2,K3为各级的增益指标。由式(4)可以看出,系统的噪声系数主要取决于第1级,为了控制系统总噪声,应对各级的增益和噪声系数进行综合考虑和分配[14]。此外,在信号实际检测过程中,从表面电极引出的肌电信号中混有外界干扰和直流分量,如果初级放大增益过大,外界干扰和直流分量也将同时被放大,这将造成运放输出饱和,而丢失真正有用的肌电信号[15]。为防止信号在滤波之前被过分放大,而采用两级放大方案,将滤波级置于两级放大电路之间,就可以很好的避免这个问题。我们将第1级放大电路的放大增益设置为200倍,使肌电信号放大到百位毫伏级,以便于后续电路的处理。

图3 sEMG采集系统前置放大电路

3.3 带通滤波电路

从前置放大电路输出的信号中,除了我们所需要的肌电信号外,还混杂有其他高低频干扰以及其他生物电信号等。针对这一问题,我们设计一个由高通滤波器和低通滤波器级联而成的带通滤波器来滤除噪声干扰,滤波器的截止频率结合表面肌电信号的特征及其他干扰源的频率特性来进行设定。

首先,考虑到采集过程中,由于肌肉收缩,电极与皮肤之间摩擦而产生微小的移动,这个移动伪差的频率小于20 Hz,如果不加以滤除,会造成信号的大幅度上下漂移。我们设计截止频率为20 Hz的高通滤波器来去除这一影响,同时可以消除由于表面肌电信号固有的不稳定性引入的噪声[16]。

再考虑到表面肌电信号频率低,频谱主要分布在20 Hz～500 Hz之间,其中的绝大部分能量都集中在50 Hz～150 Hz之间的特点,我们设计截止频率为500 Hz的低通滤波器来抑制高频干扰。值得注意的是,大部分肌电信号的采集装置的带通滤波部分都是采用四阶巴特沃兹滤波器来实现,由于阶数较低,所以滤波器阻带下降速度比较慢,对干扰的衰减能力比较差,不能有效抑制高频干扰。因此针对这一问题,本文提出了十阶滤波器的设计方法。整个带通滤波器由五阶低通滤波器和五阶高通滤波器级联而成。两个部分均选用一个Sallen-Key 3阶和一个Sallen-Key 2阶滤波器联合组成,以这种奇次在前偶次在后的连接方式,可以避免输出信号中混入高频泄露信号。Sallen-Key 滤波器是增益为1的Butterworth 滤波器,其拓扑结构容易调整。改变Sallen-Key滤波器的增益同时就改变了滤波器的幅频特性和类型。图4所示具体的带通滤波器。

图4 十阶带通滤波器原理图

依据图4所示的带通滤波器的电路原理图,并配置以相应的元件参数,对其进行仿真,可得到如图5所示带通滤波器的幅频特性曲线。可以看出,带通滤波器的阻带衰减速率近似达到-100 dB/(°),对通带以外的干扰信号及其他生理信号衰减性能极佳。

图5 带通滤波器幅频特性曲线

在滤波器的运放选型上,选用德州仪器TI(Texas Instruments)公司的LM258芯片,其内部包括有两个独立的、内含频率补偿的双运算放大器,适合于电源电压范围很宽的单电源使用,也适合于双电源工作模式。由于滤波器的频率特性与R、C元件的精度有很大的关系,因此需要选用精度尽量高的R、C元件。参数设定时,要选用在参数范围内容易得到的R、C元件,尤其是电容,容易得到的容量值是有限的,因此优先设定电容元件的参数,然后以此为依据,设定电阻的参数。一般来说,在普通应用中,阻值在K级至100 K级是比较合适的,在滤波电路中,电阻选择1%E96系列,可以达到比较高的精度。R、C元件的选取可以借助LRC参数表确定,有时也需要将多个元件组合使用。

3.4 工频陷波电路

对于受试者身体引入的工频干扰,由于这部分工频干扰在进入检测电路前就直接和sEMG信号混合在一起,所以是很难滤除的,也是技术上难解决的问题。我们来分析一下,对于差分检测,设V1和V2分别为两个电极处的肌电信号,与差分放大器相连的两个电极距离一般较近(我们用的表面电极间距2 cm),较远处电力线等干扰源产生的工频干扰在两个电极处的幅度基本相同,设为Vn。如果两个电极处的工频干扰相位相同且差分放大器具有理想减法功能,增益为G的差分放大器输出端的输出信号为

Vo=G((V1+Vn)-(V2+Vn))=G(V1-V2)

(5)

这样,工频干扰被消除。我们采用有源双T带阻滤波器来滤除工频干扰。在双T网络中,两支路R、C的对称度决定陷波点的衰减能达到的最低限度,必须保持R,R和R/2以及C,C和2C之间的严格对称关系。基于以上理论,我们设计了如图6所示的陷波器电路图。

图6 陷波电路原理图

(6)

为了最大程度滤除50 Hz工频干扰,同时又不会损失太多肌电信号,要求陷波器具有高可调的Q值(品质因数)。Q值越大,体现在幅频特性曲线上就是谷间距变得越狭窄,因此陷波器对工频噪声频率点以外的肌电信号的影响就越小,同时微小的频率变化就会使衰减量减小,但是Q值过大,又会对50 Hz频率点处工频干扰衰减能力降低,而且容易造成系统失稳。所以,针对这一问题,我们在电路设计时加入一个Q值调节电位器R14。在实际使用中,可以通过实测效果调整电位器旋钮来灵活改变Q值,以便取得良好的采集效果。Q值与电位器的调节系数K之间的关系为

(7)

根据图6所示的电路原理图,在仿真软件环境下搭建相应的电路,并设置相应的元件参数,仿真结果如图7所示,当改变Q值时,得到不同的衰减特性,Q值越大,谷间距变得越狭窄,陷波器对其他频率的信号影响就越小,同时微小的频率变化就会使衰减量减小,从而验证了电路元件参数的有效性。

图7 图6电路中的Q为0.25、2.5、25时的幅频特性

3.5 二级放大电路

经过前几级电路的处理,得到的肌电信号已基本纯净,但想要对其作进一步分析和利用,还必须将此信号放大至0～5 V或者更大标准。因前置放大增益200倍,将二级放大增益调整至5倍,则整个采集装置的放大增益达到1 000倍,可以对sEMG信号进行60 dB的有效放大。

最后,由仪用专用屏蔽导线将信号传送至终端,例如示波器、AD转换器、虚拟仪器及嵌入式系统等作后续处理(这在本系统中不予讨论)。

4 sEMG信号采集实验结果

我们通过以下几种不同的肌肉运动方式,在示波器参数设置不变的前提下,观察所采集的肌电信号波形。其中,横轴表示时间,每大格代表1 s,纵轴代表信号被放大后的幅值,每大格代表1 V。图8为采集过程现场示意图。

图8 sEMG采集过程现场示意图

①展臂和握拳+展臂

将检测电极置于肱二头肌处,参考电极在肘关节的外侧骨骼突出处,观察展臂和握拳+展臂过程中采集到的肌电信号。

②手腕上翻和手腕下翻

将检测电极置于尺侧腕伸肌处,参考电极在肘关节的外侧骨骼突出处,观察手腕上翻和下翻过程中采集到的肌电信号。

图11 手腕上翻的sEMG波形

由采集结果可以看出,表面肌电信号(sEMG)波形类似于随机噪声波形,轻微展臂时,会得到明显的肌电信号。而在进行展臂的同时握拳,肌电信号明显增强。手腕上翻时,尺侧腕伸肌处的肌电信号幅度比较大,而手腕下翻时只产生微弱的信号波形。这正好与肌肉收缩越大,肌电信号的幅值越大相吻合。将图9～图12的采集结果与参考文献[17]中图9去噪后信号时域波形做对比,可见两者具有较好的一致性,也证明了本文所设计的采集系统是可靠的。

图9 三次展臂的sEMG波形

图10 三次握拳+展臂的sEMG波形

图12 手腕下翻的sEMG波形

另外,为了定量说明本文设计的采集电路所采集的肌电信号的有效性,在实验室环境下,将本文设计的采集电路所采集的肌电信号与NORAXOM公司肌电仪MYOSYSTEM 1200所采集的肌电信号做频谱对比。由于本文所设计的采集电路,其放大增益以及带通滤波器的通带频率与MYOSYSTEM 1200的不尽相同,所以需要在同一位置采集同一动作的表面肌电信号,然后做频谱分析。尽管边界值会有所区别,但信号的主要能量分布区域应该是一致的[18]。现将检测电极置于肱二头肌处,参考电极在肘关节的外侧骨骼突出处,采集展臂过程中的肌电信号。

图14 肌电仪采集到的展臂时的肌电信号的功率谱密度

图13是本文电路采集到的展臂时的肌电信号的功率谱密度,图14是肌电仪采集到的展臂时的肌电信号的功率谱密度。通过比较可以发现,两者采集到的信号的主要能量分布区域基本是一致的,集中在450 Hz以下。由于本文电路的设计中包含有陷波电路,对50 Hz工频干扰有抑制作用。从图13可以明显看出这一点。而在MYOSYSTEM 1200肌电仪中,没有采用50 Hz陷波。由此对比,可以验证本文设计的采集电路的有效性。

图13 本文电路采集到的展臂时的肌电信号的功率谱密度

5 结束语

本文在分析表面肌电信号(sEMG)产生机理的基础上,针对sEMG信号特点设计了一整套肌电信号采集电路。本设计具有高共模抑制比,高输入阻抗及高增益可调放大器等,很好地解决了工频干扰的问题,有效地滤除了混入sEMG信号中的其他生理信号及高低频噪声,取得了良好的采集效果。采集系统设计简单,成本低廉,可方便应用于低功耗医疗仪器等设备,为表面肌电信号的后续研究及应用提供了可靠的数据基础。在此基础上,考虑更便携的无线传输方式,以及对采集的sEMG信号进一步开发利用,是课题组接下来要实现的目标。

[1] 杨福生,高上凯.生物医学信号处理[M]. 北京:高等教育出版社,1989:607-642.

[2] Bonfiglioli R,Botter A,Calabrese M,et al. Surface Electromyography Features in Manual Workers Affected by Carpal Tunnel Syndrome[J]. Muscle and Nerve,2012,45(6):873-882.

[3] 徐超立,林科,杨晨,等. 基于小腿表面肌电的智能机器人协同控制方法[J]. 中国生物医学工程学报,2016,35(4):385-393.

[4] 张启中,席旭刚,罗志增. 基于表面肌电信号形态特征的多模式识别研究[J]. 传感技术学报,2012,25(12):1632-1642.

[5] 罗志增,任晓亮. 肌电信号的拾取和预处理[J]. 传感技术学报,2004(2):220-223.

[6] 王乐军,陆爱云,范年春,等. 表面肌电信号指标评价低负荷等长收缩诱发屈肘肌疲劳的敏感性和稳定性分析[J]. 中国运动医学杂志,2013,32(2):117-123,163.

[7] Qin W,Hua Y. Performance Analysis of the Subspace Method for Blind Channel Identification[J]. Signal Processing,1996,50:71-82.

[8] 吕英俊,杨雪,李静. 生物信号提取过程中的干扰分析与抑制[J]. 仪器仪表学报,2005,26(8):487-489.

[9] 卢宁艳,王健,杨红春. 电极放置位置对表面肌电信号特征的影响[J]. 中国运动医学杂志,2008,27(2):174-178.

[10] 胡巍,赵章琰,路知远,等. 无线多通道表面肌电信号采集系统设计[J]. 电子测量与仪器学报,2009,23(11):30-35.

[11] 赵章琰. 表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究[D]. 合肥:中国科学技术大学,2010.

[12] 杜洪亮,李欣,李珊,等. 咀嚼肌多通道表面肌电信号数据采集和分析系统的研制与临床初步应用[J]. 生物医学工程学杂志,2014,31(1):23-28.

[13] 吕英俊,杨雪. 生物电前置放大器研究与设计[J]. 仪器仪表学报,2005,26(8):77-79.

[14] 朱昊,辛长宇,吉小军,等. 表面肌电信号前端处理电路与采集系统设计[J]. 测控技术,2008,27(3):37-39.

[15] 郜东瑞,李鹏霄,陈其友,等. 高共模抑制比全频段脑电采集系统[J]. 中国生物医学工程学报,2015,34(6):708-713.

[16] 左鹏飞,路知远,张永强,等. 32通道无线表面肌电和加速度信号采集系统设计[J]. 传感技术学报,2013,26(6):790-795.

[17] 毛东杰,张晓濛,蒋小文,等. 基于小波变换的表面肌电信号低功耗压缩滤波算法[J]. 传感技术学报,2016,29(5):647-653.

[18] 李大鹏.表面肌电信号用于假肢控制的研究[D]. 天津:天津大学,2005.