CN105597298A - 基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价*** - Google Patents

基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价*** Download PDF

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Abstract

基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，属于健身评价技术领域。本发明是为了解决根据主观意愿进行健身效果评价结果不准确的问题。它包括信号采集部和手机APP应用部，信号采集部包括电极、肌电传感器、控制器、采集信号无线传输模块和加速度传感器；手机APP应用部包括处理信号无线传输模块、处理器和用户模块；电极的正极端与负极端与被测对象导联，电极的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；它通过肌肉电信号及肢体运动速度、加速度的检测与分析，来评价健身效果，健身效果的描述与肌肉疲劳程度及运动量相关，通过手机APP进行信息反馈与数据管理。本发明用于评价健身效果。

Description

基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***
技术领域
本发明涉及基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，属于健身评价技术领域。
背景技术
在各式各样的体育锻炼中，绝大部分与肌肉锻炼有关。医学证明，锻炼时的肌肉疲劳程度与健身效果密切相关，肌肉疲劳程度过低会导致健身效果不佳，过高则会引起肌肉损伤，因此对锻炼强度进行监测与评估具有重要的实际意义。在健身时，人们对于肌肉的疲劳程度判断通常来自于自己的主观感受，对于非专业人士而言，这样的判断往往不够准确，因此导致肌肉疲劳损伤的结果时有发生，违背了健身者的初衷。
为了确保达到较好的健身效果，并同时避免肌肉过度疲劳的发生，对肌肉锻炼者进行实时的健身效果，即肌肉疲劳程度与运动量的评价，是十分有效的措施。目前对于健身效果的评价，多基于主观的方法，如对锻炼时间或锻炼次数进行统计，然后根据自身的主观意愿进行健身效果评价，这样的方法显然不够准确。
发明内容
本发明目的是为了解决根据主观意愿进行健身效果评价结果不准确的问题，提供了一种基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***。
本发明所述基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，它包括信号采集部和手机APP应用部，
信号采集部包括电极、肌电传感器、控制器、采集信号无线传输模块和加速度传感器；
手机APP应用部包括处理信号无线传输模块、处理器和用户模块；
电极的正极端与负极端与被测对象导联，电极的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；
肌电传感器通过电极对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制器传递的肌电采集控制信号；
加速度传感器用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器传递的加速度采集控制信号；
控制器用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传输模块传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
采集信号无线传输模块与处理信号无线传输模块实现信号采集部和手机APP应用部的信号交互；
处理器用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对象的健身效果数据；并接收用户模块发送的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
用户模块用于显示被测对象的健身效果数据，并发送肌电采集控制信号和加速度采集控制信号。
所述肌电传感器由滤波电路、缓冲电路、放大电路和AD转换芯片组成，电极传导的肌电信号依次经滤波电路、缓冲电路和放大电路传递给AD转换芯片。
所述加速度传感器为16位6轴加速度传感器。
采集信号无线传输模块与处理信号无线传输模块均为Wi-Fi模块或者均为蓝牙模块。
它还包括电源模块，电源模块用于为控制器和采集信号无线传输模块供电。
所述支持向量机算法的支持向量机训练样本集合获得方法为：采集多组志愿者在不同健身强度下的数据，评价其健身效果数据，使用健身效果数据构成支持向量机训练样本集合，并获得基准分类器。
本发明的优点：本发明涉及到生物电信号检测以及肢体运动姿态检测，即通过肌肉电信号及肢体运动速度、加速度的检测与分析，来评价健身效果，所述健身效果与肌肉疲劳程度及运动量相关，它通过手机APP进行信息反馈与数据管理。
本发明技术方案的产生依据是：肌肉在运动过程中，会在收缩时产生较强的电信号，即肌电信号(electromyography，EMG)，该信号的特征会随着肌肉运动速度及强度的变化而时变。随着肌肉疲劳程度的增加，其产生电信号的能力会减弱，无论是电信号的变化速度还是信号幅值，都会相应的衰减，因此利用肌肉电信号来进行健身效果的监测，是一种客观的评价方法；小波分析广泛应用于生物信号检测，其方法简便，准确度高，能够对噪声进行较好的处理，便于提取特征值，适用于对肌肉电信号的分析与处理。同时，对于肢体运动姿态与动作的解析，可以获取健身者的运动状态，可作为评价健身效果的辅助手段；对于姿态的解析，需要肢体的运动速度及加速度数据，速度可通过理论计算进行估计，因此只要检测肢体的六轴加速度，即X,Y,Z轴加速度和角加速度，即可分析出健身者的肢体运动状态。
蓝牙技术和Wi-Fi技术广泛应用于现代通讯设备中，其技术较为成熟，稳定性较高，本发明兼容蓝牙及Wi-Fi通讯功能，可通过手机APP对***进行配置与数据管理。
本发明***通过肌肉电信号及肢体运动姿态的检测，实时地分析并评价健身效果，并通过相应的手机APP软件，给予健身者进行实时的信息反馈，以帮助健身者判断当前肌肉疲劳程度，从而达到最优的健身效果，并能避免肌肉损伤与运动不足。
附图说明
图1是本发明所述基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***的原理框图；
图2是信号采集部的原理框图；
图3是电源模块的结构框图；
图4是本发明评价***的流程图；
图5是本发明的使用位置示意图；图中A表示***附着于手臂，B表示***附着于大、小腿，C表示***附着于腰背。
具体实施方式
具体实施方式一：下面结合图1至图5说明本实施方式，本实施方式所述基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，它包括信号采集部和手机APP应用部，
信号采集部包括电极1-1、肌电传感器1-2、控制器1-3、采集信号无线传输模块1-4和加速度传感器1-5；
手机APP应用部包括处理信号无线传输模块2-1、处理器2-2和用户模块2-3；
电极1-1的正极端与负极端与被测对象导联，电极1-1的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；
肌电传感器1-2通过电极1-1对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制器1-3传递的肌电采集控制信号；
加速度传感器1-5用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器1-3传递的加速度采集控制信号；
控制器1-3用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传输模块1-4传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
采集信号无线传输模块1-4与处理信号无线传输模块2-1实现信号采集部和手机APP应用部的信号交互；
处理器2-2用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对象的健身效果数据；并接收用户模块2-3发送的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
用户模块2-3用于显示被测对象的健身效果数据，并发送肌电采集控制信号和加速度采集控制信号。
所述肌电传感器1-2由滤波电路、缓冲电路、放大电路和AD转换芯片组成，电极1-1传导的肌电信号依次经滤波电路、缓冲电路和放大电路传递给AD转换芯片。
所述加速度传感器1-5为16位6轴加速度传感器。
采集信号无线传输模块1-4与处理信号无线传输模块2-1均为Wi-Fi模块或者均为蓝牙模块。
它还包括电源模块，电源模块用于为控制器1-3和采集信号无线传输模块1-4供电。
所述支持向量机算法的支持向量机训练样本集合获得方法为：采集多组志愿者在不同健身强度下的数据，评价其健身效果数据，使用健身效果数据构成支持向量机训练样本集合，并获得基准分类器。
所述AD转换芯片采用24位双通道A/D转换器，它对肌肉电信号进行差分采集，同时采用右腿驱动技术降低人体共模干扰信号，以保证肌肉电信号检测的准确性。
加速度传感器1-5用于采集被测对象所在位置的X,Y,Z轴加速度和角加速度，通过加速度检测数据，能够解析出肢体的运动姿态。
信号采集部和手机APP应用部采用Wi-Fi或蓝牙技术进行通讯。
本发明***基于低功耗技术，使用Li-ion电池供电，保证采集设备的便携性与较好的续航能力。
电极1-1采用贴片式Ag-AgCl电极，将其与皮肤直接导联，以获取肌肉电信号；采用可穿戴方式，如腕带、粘贴等方式将测试设备固定在受试者肢体上，以获取受试者受试部位的运动信息，同时实现设备的便携性。
处理器2-2采用小波变换方法实现信号的降噪处理，对受试者的肌肉电信号与肢体加速度进行特征提取，并通过支持向量机算法进行数据分析，以实时地评价健身者的健身效果。
下面结合附图，对本发明进行详细说明。
图1和图2所示，信号采集部集成有控制器、Wi-Fi模块、蓝牙模块、肌电传感器、加速度传感器、电极以及为了使上述模块正常工作而必需的***电路，包括电源供电电路、信号指示电路、开关控制电路以及保护电路，所述电源供电电路含电池，信号采集部能够实现肌肉电信号及六轴加速度信号的检测，并通过Wi-Fi或蓝牙的方式将数据上传至手机APP应用部。
手机APP软件与用户进行信息交互，使用者通过手机APP向硬件设备发送指令，例如开始、结束以及其它必要的参数信息；同时手机APP负责数据的处理与分析任务，包括噪声的分离与去除、肌肉电信号及加速度信号的特征提取、运动姿态的解析、健身效果的计算以及数据的存储与显示。
检测设备的具体结构如图2所示，其中：
控制器的功能为接收手机APP的控制命令并控制协调检测设备的其它硬件工作，在整个设备中，控制器同时对数据的交换进行协调，肌电传感器及加速度传感器的数据先传入控制器中，由控制器打包后再经由Wi-Fi或蓝牙模块发送至手机APP。
加速度传感器测量垂直坐标系中X,Y,Z三个轴方向的加速度以及围绕X,Y,Z三个坐标轴旋转的角加速度，其中每个参数的精度为二进制的16位，加速度传感器采用I2C数据通讯方式向控制器传输采样数据并接收控制器的控制命令。
肌电传感器采用24位双通道A/D转换器，输入方式采用差分输入，即电极的正负端均与被测对象导联，导联方式为Ag-AgCl电极；为了减少干扰并增加***稳定性，在模拟采集前端设有基本的滤波、缓冲和放大电路，同时装置采用右腿驱动技术，通过右腿驱动电极来对干扰信号进行修正，即通过负反馈以大幅减少受试者的电磁干扰与共模干扰，所述右腿驱动电极是由于常用的反馈部位位于右腿，因此称为右腿驱动。本发明的右腿驱动电极直接放置于受试部位以实现便携性；肌电传感器采用SPI数据通讯方式向控制器传输采样数据并接收控制器的控制命令，为了确保A/D转换器的精确度，采用正负2.5V电源供电。
为了确保***功能的正常使用，电源模块如图3所示：
采用Li-ion电池供电，电池工作电压为2.7V至4.3V，同时亦可采用5V外接电源供电，其中外接电源使用1A保险丝、6V瞬态抑制二极管以确保电路的安全性：当无外接电源时，***使用电池供电，充放电管理模块输出电压与电池相等；当有外接电源时，***使用外接电源供电，充放电管理模块输出电压与外接电源相等，此时外接电源向电池充电直至电池充满，充电电流为500mA；同时，充放电管理模块输出状态信号，包括电池电压低、正在充电、有无外接电源和故障信号。
经由电源管理模块后，***采用3.3V稳压器经DC-DC变换获得3.3V电源，采用2.5V稳压器将3.3V电源稳压至2.5V，采用电压反相器从3.3V电源获取-3.3V电源，采用-2.5V稳压器将-3.3V电源稳压至-2.5V，整个稳压流程如图3所示。
信号采集部的主要硬件使用电压如下：
1.控制器：3.3V；
2.蓝牙模块：3.3V；
3.Wi-Fi模块：3.3V；
4.加速度传感器：3.3V；
5.肌电传感器：2.5V和-2.5V。
本发明的软件流程图如图4所示：
信号采集部开机后一直尝试与手机APP应用部连接，此过程根据需要的不同，连接方式可设置为蓝牙或Wi-Fi，连接成功后便等待APP的指令，APP控制其工作，一旦连接丢失，检测设备停止工作，重新尝试连接，检测设备工作时将采集到的肌电信号和加速度信号通过控制器打包后，发送至手机APP。
手机APP应用部启动后一直尝试与信号采集部连接，此过程根据需要的不同，连接方式可设置为蓝牙或Wi-Fi，并在手机屏幕上显示连接状态，连接成功后等待用户的指令，当用户发出“开始”指令后，通过无线的方式启动检测设备；当用户发出“显示”命令后，屏幕被激活，显示当前健身效果；当用户发出“退出”指令后，检测结束。
正常工作时，检测设备不断通过无线方式实时上传检测到的肌电信号和加速度信号，手机APP从接收缓冲区取出数据，经过滤波、特征提取等过程后，分析出受试者当前的健身效果。
具体而言，对于肢体的运动状态，可由肢体的运动速度及加速度分析得到，理论上来看，速度可由加速度对时间积分得到，因此检测肢体的六轴加速度，即X,Y,Z轴加速度和角加速度，即可分析出健身者的肢体运动状态；肌肉在运动过程中，会在收缩时产生较强的电信号，该信号的特征会随着肌肉运动速度及强度的变化而变化，其特征在时域中包括绝对幅值、相对幅值、变化趋势和信号间隔，其中相对幅值为相对于均值的幅值，变化趋势通过差分值获得，在频域中包括频谱和功率谱；一般而言，随着肌肉疲劳程度的增加，其产生电信号的能力会减弱，无论是电信号的变化速度还是信号幅值，都会相应的减小，即在上述特征值中，信号幅值可反映肌肉活动的强度，而脉冲信号间隔可反映肌肉运动的频率，同时在频域的许多特征值，也能相应的反映出受试者的锻炼状态；鉴于肌电信号的复杂性，本发明采用模式识别理论中的支持向量机方法对肌肉电信号的特征值与加速度的特征值进行融合分析以评价健身效果。
为提取上述特征值，首先需要对信号进行降噪处理，以确保数据的可靠性与准确性，本发明首先对肌肉电信号中的基线漂移、工频干扰以及高频干扰进行处理，然后通过小波包的方法分离出测得的肌电信号中的有用信号，对于加速度信号经平滑处理进行姿态解算。
对于基线漂移，采用中值滤波的方法进行处理，如公式1所示，使用中值滤波对数字信号序列xj进行滤波处理时，首先应选取需要的滤波窗口长度L，本发明取201，则***滤波后的输出序列为：
yj＝med{xj-m,xj-m+1,…,xj,xj+m-1,xj+m}(1)
式中med(x)——序列x中的元素按大小顺序排列的中间元素的值；L＝2m+1，其中m为正整数。
对于高频干扰，因其频谱不与有效的肌电信号相混叠，使用切比雪夫低通滤波器进行处理，截止频率为60Hz；对于工频干扰，在中国为50Hz交流电，设计50Hz陷波器进行处理。
经由上述处理后，本发明提取出前文所述的所有特征值，即肌电信号的绝对幅值、相对幅值、差分值、脉冲信号间隔、频谱和功率谱及肢体运动状态参数，按照此方法采集多组志愿者在不同健身强度下的数据，其健身效果由专业人士评价，然后使用此数据构成支持向量机训练样本集合，得出一个合适的分类器以用于评价健身效果；为了避免个体差异，本发明在使用时会首先对受试者进行校准，即测试受试部位在未健身时的特征状态。例如首先对一百位年龄、性别均有差异的志愿者在不同的锻炼强度下进行数据采集，作为基础样本库，对基础样本库采用支持向量机的方法进行训练，得出一个基础分类器，并保存于手机APP中；用户在使用本***时，首先在完全没有锻炼时进行零基准校正，此后利用此基础分类器对其进行训练效果评价。
本发明***具有体积小、功耗低、续航能力强的特点，使用时应附着于需要测试的身体部位附近，如图5所示，例如需要进行手臂健身效果测试时，可将该设备通过腕带或粘贴的方法固定在手臂上或靠近手臂的衣物中。本装置每一通道具有三个电极，使用时应将三个电极全部直接粘贴在测试部位的皮肤上，三个电极的分布呈正三角形即可，推荐间距3cm。
本发明通过可穿戴装置获取健身者的肌电信号和肢体运动姿态，并通过无线的方式将数据上传至手机APP，经由手机软件进行相应的处理与分析，从而客观地判断健身者的健身效果，进而为健身者提供可靠的信息参考，帮助健身者判断当前肌肉疲劳程度与运动量。

Claims (6)

1.一种基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，其特征在于，它包括信号采集部和手机APP应用部，
信号采集部包括电极(1-1)、肌电传感器(1-2)、控制器(1-3)、采集信号无线传输模块(1-4)和加速度传感器(1-5)；
手机APP应用部包括处理信号无线传输模块(2-1)、处理器(2-2)和用户模块(2-3)；
电极(1-1)的正极端与负极端与被测对象导联，电极(1-1)的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；
肌电传感器(1-2)通过电极(1-1)对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制器(1-3)传递的肌电采集控制信号；
加速度传感器(1-5)用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器(1-3)传递的加速度采集控制信号；
控制器(1-3)用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传输模块(1-4)传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
采集信号无线传输模块(1-4)与处理信号无线传输模块(2-1)实现信号采集部和手机APP应用部的信号交互；
处理器(2-2)用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对象的健身效果数据；并接收用户模块(2-3)发送的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
用户模块(2-3)用于显示被测对象的健身效果数据，并发送肌电采集控制信号和加速度采集控制信号。
2.根据权利要求1所述的基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，其特征在于，所述肌电传感器(1-2)由滤波电路、缓冲电路、放大电路和AD转换芯片组成，电极(1-1)传导的肌电信号依次经滤波电路、缓冲电路和放大电路传递给AD转换芯片。
3.根据权利要求1所述的基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，其特征在于，所述加速度传感器(1-5)为16位6轴加速度传感器。
4.根据权利要求1所述的基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，其特征在于，采集信号无线传输模块(1-4)与处理信号无线传输模块(2-1)均为Wi-Fi模块或者均为蓝牙模块。
5.根据权利要求1所述的基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，其特征在于，它还包括电源模块，电源模块用于为控制器(1-3)和采集信号无线传输模块(1-4)供电。
6.根据权利要求1所述的基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价***，其特征在于，所述支持向量机算法的支持向量机训练样本集合获得方法为：采集多组志愿者在不同健身强度下的数据，评价其健身效果数据，使用健身效果数据构成支持向量机训练样本集合，并获得基准分类器。
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Application publication date: 20160525