基于高階濾波的肌電信號采集電路設計*

周明娟,逯 邁

(蘭州交通大學光電技術與智能控制教育部重點實驗室,蘭州 730070)

表面肌電信號sEMG(surface Electromyograms)是一種生物電信號,發源于脊髓中的運動神經元,是產生肌肉力的電信號根源。肢體在運動時,神經系統發出肌肉收縮的指令,大腦皮層中控制運動區域的神經元興奮并產生電脈沖,通過神經系統來傳遞。一系列的神經沖動沿神經肌肉接頭傳遞到所支配的肌纖維,影響運動系統,引起肌肉收縮,這樣肢體就可完成大腦意向所設定的動作。肌纖維中的這種電變化稱為運動單元動作電位(MUAP),肌電信號(EMG)是眾多MUAP在時間和空間上的疊加[1]。

表面肌電信號(sEMG)則是肌肉上各點的運動單位產生的動作電位序列通過皮下組織和皮膚,在皮膚表面疊加而成,可經由表面電極的引導來獲得。它反映了神經肌肉的功能狀態,蘊涵了有關肌肉活動的各種信息。區別于傳統的針電極檢測方式,表面電極可以做到檢測無創傷無痛苦。隨著生物電信號研究的深入和檢測技術的發展,表面肌電信號(sEMG)已廣泛用于人類生活的各個領域,如生物醫學,人工假肢控制以及模式識別等[2-4]。而實現上述應用的基礎,就是對肌電信號進行可靠而穩定的采集。近幾年來,伴隨著電子技術的發展和軟件開發平臺的應用,肌電信號的采集技術得到不斷的提升,涌現出相當多的高信噪比儀器。但該類儀器大多擁有復雜的電路以及高昂的成本,不利于推廣使用。本文將介紹一種通過表面電極拾取sEMG的信號采集電路,系統設計簡單,成本低廉。

1 sEMG的數學模型

信號的處理方法與信號的合理模型是緊密聯系的。了解sEMG的產生機理和數學模型,有助于指導sEMG檢測系統的設計,并對信號處理的最終效果有重大影響。

表面肌電信號(sEMG)發源于脊髓中的運動神經元,其軸突伸展到肌纖維處,由終板區與肌纖維耦合。在中樞神經控制的下,運動神經元發放電脈沖沿軸突傳導至肌纖維,引起肌纖維收縮而產生肌張力。電脈沖傳播時在人體的軟組織中產生電流場,這樣我們在對應的肌肉組織處放置檢測電極,就可以在檢測電極和參考電極之間檢測出電位差。我們由sEMG的產生機理得到一個簡化的模型,如圖1所示[5]。

圖1 表面肌電信號產生模型

(1)

這樣最后的生理肌電信號y(t)就是M個MUAPT的總和

(2)

2 sEMG特征及存在的干擾分析

分析sEMG的產生機理可以知道,sEMG信號是神經肌肉系統通過隨意性和非隨意性活動產生的生物電變化,在肌肉動態活動中,產生的sEMG信號具有典型非穩態和非線性信號的基本特征[6]。①sEMG信號非常微弱,幅度范圍在0～5 mV范圍內;②頻率范圍低,sEMG信號的頻率在20 Hz～1 000 Hz,主要能量集中在50 Hz～150 Hz范圍內[7];③強噪聲背景,由不同生理電信號間的相互影響,工頻干擾,系統自身及外界的噪聲影響等,構成了sEMG信號提取過程中的強噪聲背景;④信號隨機性強,由于生物體與外界聯系密切,sEMG信號時刻在變化,且是非平穩的[8]。

正是因為肌電信號的非線性、不穩定性、隨機性等特點,使得在信號采集中,不得不對干擾和噪聲進行有效地抑制。也就是說,肌電信號采集的前提條件就是抗干擾和低噪聲。接下來,我們分析一下可能引入干擾的途徑:①我們國家的交流電網頻率是50 Hz,人們將電網產生的干擾稱為工頻干擾,這也是信號采集過程中最大的干擾。由于工頻干擾頻率正好處于肌電信號能量集中的頻段,且幅度通常比有用信號大1～3個量級,因此如何去除工頻干擾問題是肌電信號采集的關鍵。②我們生活的環境充斥著電磁場,空間的電磁場通過檢測設備上的連線、器件引腳等作為噪聲混入有用信號。③檢測設備中,為運放等有源器件供電的直流電源不可能達到理想濾波效果,以紋波形式存在的工頻電流會通過電源饋電引入到放大電路中。④受試者暴露于空間電磁場,身體會感應電磁場從而產生感應電流,通過檢測電極與有用信號一起加到放大器輸入端,形成共模干擾。

3 sEMG信號采集電路的設計

針對表面肌電信號的特征及考慮上述各種干擾問題,本文設計一套具有良好抗噪聲性能的表面肌電信號采集電路。整個采集系統由檢測電極、前置放大電路、高通濾波器、低通濾波器、50 Hz工頻陷波電路、二級放大電路等組成,如圖2所示。

圖2 表面肌電信號采集系統框圖

其工作的大致流程為:沿肌纖維方向放置的兩個檢測電極構成一對共模抑制比較高的差分電極,用于引導皮表電位差;然后前置放大電路對電極引出的差分信號進行初步放大;接著由帶通濾波器濾除由運動偽跡產生的低頻干擾和環境噪聲,以及混入sEMG的其他生理電信號;之后再由50 Hz陷波電路濾除工頻干擾;最后通過二級放大電路將經過前期放大和濾波處理的sEMG信號放大到所需電壓等級,并將結果在示波器上顯示,便于信號的觀測和后續處理。

3.1 表面電極

人體生物電的檢出,必須依靠感受器——電極的引導。由于肌電信號比較微弱,因此引導肌電信號的電極選擇關系甚大。在選取電極和安放電極時,我們需要考慮以下幾點因素:①電極的材質和結構。不同材質的電極,其阻抗差異較大。由于皮膚——電極阻抗會對肌電信號有較大的衰減,所以在選型上有必要選擇低阻抗材質的采集電極,從源頭上解決信號衰減的問題。電極結構包括電極與皮膚接觸的面積、形狀。在一定范圍內,電極的表面積越大,皮膚——電極阻抗越小,測得的信號幅值越大,受電極與皮膚接觸面的噪聲干擾也越小。②電極的安放位置及極間的距離。sEMG信號的采集受到目標肌的電極放置位置和電極間的距離的影響[9]。測量電極間距過小可能造成短路,距離過大,不但增大噪聲干擾,還增加了肌電信號的交疊。此外,該距離還將影響肌電信號的帶寬和幅值,距離減小則信號的帶寬向高頻處移動,幅值變低。因此,應使測量電極之間的距離固定。

據此,我們選用銀-氯化銀(Ag-AgCl)電極片來作為檢測電極,該電極具有極化電壓小、噪聲低、運動偽跡小等優點。電極尺寸大小直徑約為55 mm,采用雙極系統,也就是兩個檢測電極,外加一個參考電極,兩個檢測電極之間的距離取10 mm～30 mm[10]。這樣有助于構成差分系統,提高共模抑制比,信噪比好。此外,在安裝電極之前,出于減小皮膚——電極之間的阻抗的考慮,可以對皮膚做一些準備處理,包括用95%的乙醇溶液等清洗待粘貼處、涂抹固態導電膏等措施[11]。

3.2 前置放大電路

由于肌電信號非常微弱,且極易受到干擾,常常淹沒在大量的噪聲中,前置放大電路的設計是有效地獲sEMG的關鍵[12],因此,對肌電信號前置放大器有以下基本要求[13]:

①高輸入阻抗。由于生物電信號源本身是高內阻的微弱電信號,加之電極提取又呈現出不穩定的高內阻性質,這就要求放大器有很高的輸入阻抗,以盡量減少信號在內阻上的衰減。

②高共模抑制比。信號采集過程中,工頻噪聲以及人體攜帶的干擾信號是以共模信號的形式輸入放大器的,選用差動放大的形式,CMRR值越高,系統抑制干擾的能力越強。

③高增益。生物電信號幅值小,在保證共模抑制比較大的前提下,應提高前置放大器的增益。

④低噪聲。低噪聲性能主要取決于前置級的放大增益,合理分配前置放大器的增益,可以使系統獲得良好的低噪聲性能。

⑤低漂移。肌電電信號為低頻信號,放大器的基線漂移會對測量結果產生嚴重影響。而采用差動輸入的形式,有助于實現低漂移性能。

基于以上分析指標,我們選擇ADI公司的儀表放大器AD620。該放大器是一款低成本、高精度儀表放大器,它在寬頻率范圍內具有優良的共模抑制能力,其兩個輸入端采用對稱結構,差動輸入的方式,僅需一個外部調節電阻,就可以實現放大增益1～1 000的調節。此外,AD620具有低噪聲、低漂移、低輸入偏置電流和低功耗特性,非常適合EMG、檢測儀等醫療設備。前置放大電路原理圖如圖3所示。其增益計算公式為

(3)

現簡要分析一下系統設計過程中采用兩級放大的方式的原因。之所以這樣設計是為了系統低噪聲和高增益的平衡。對于級聯系統,其噪聲系數可以用式(4)表示:

(4)

式中:N為系統總的噪聲指標,N1,N2,N3,等分別為各級的噪聲指標,K1,K2,K3為各級的增益指標。由式(4)可以看出,系統的噪聲系數主要取決于第1級,為了控制系統總噪聲,應對各級的增益和噪聲系數進行綜合考慮和分配[14]。此外,在信號實際檢測過程中,從表面電極引出的肌電信號中混有外界干擾和直流分量,如果初級放大增益過大,外界干擾和直流分量也將同時被放大,這將造成運放輸出飽和,而丟失真正有用的肌電信號[15]。為防止信號在濾波之前被過分放大,而采用兩級放大方案,將濾波級置于兩級放大電路之間,就可以很好的避免這個問題。我們將第1級放大電路的放大增益設置為200倍,使肌電信號放大到百位毫伏級,以便于后續電路的處理。

圖3 sEMG采集系統前置放大電路

3.3 帶通濾波電路

從前置放大電路輸出的信號中,除了我們所需要的肌電信號外,還混雜有其他高低頻干擾以及其他生物電信號等。針對這一問題,我們設計一個由高通濾波器和低通濾波器級聯而成的帶通濾波器來濾除噪聲干擾,濾波器的截止頻率結合表面肌電信號的特征及其他干擾源的頻率特性來進行設定。

首先,考慮到采集過程中,由于肌肉收縮,電極與皮膚之間摩擦而產生微小的移動,這個移動偽差的頻率小于20 Hz,如果不加以濾除,會造成信號的大幅度上下漂移。我們設計截止頻率為20 Hz的高通濾波器來去除這一影響,同時可以消除由于表面肌電信號固有的不穩定性引入的噪聲[16]。

再考慮到表面肌電信號頻率低,頻譜主要分布在20 Hz～500 Hz之間,其中的絕大部分能量都集中在50 Hz～150 Hz之間的特點,我們設計截止頻率為500 Hz的低通濾波器來抑制高頻干擾。值得注意的是,大部分肌電信號的采集裝置的帶通濾波部分都是采用四階巴特沃茲濾波器來實現,由于階數較低,所以濾波器阻帶下降速度比較慢,對干擾的衰減能力比較差,不能有效抑制高頻干擾。因此針對這一問題,本文提出了十階濾波器的設計方法。整個帶通濾波器由五階低通濾波器和五階高通濾波器級聯而成。兩個部分均選用一個Sallen-Key 3階和一個Sallen-Key 2階濾波器聯合組成,以這種奇次在前偶次在后的連接方式,可以避免輸出信號中混入高頻泄露信號。Sallen-Key 濾波器是增益為1的Butterworth 濾波器,其拓撲結構容易調整。改變Sallen-Key濾波器的增益同時就改變了濾波器的幅頻特性和類型。圖4所示具體的帶通濾波器。

圖4 十階帶通濾波器原理圖

依據圖4所示的帶通濾波器的電路原理圖,并配置以相應的元件參數,對其進行仿真,可得到如圖5所示帶通濾波器的幅頻特性曲線。可以看出,帶通濾波器的阻帶衰減速率近似達到-100 dB/(°),對通帶以外的干擾信號及其他生理信號衰減性能極佳。

圖5 帶通濾波器幅頻特性曲線

在濾波器的運放選型上,選用德州儀器TI(Texas Instruments)公司的LM258芯片,其內部包括有兩個獨立的、內含頻率補償的雙運算放大器,適合于電源電壓范圍很寬的單電源使用,也適合于雙電源工作模式。由于濾波器的頻率特性與R、C元件的精度有很大的關系,因此需要選用精度盡量高的R、C元件。參數設定時,要選用在參數范圍內容易得到的R、C元件,尤其是電容,容易得到的容量值是有限的,因此優先設定電容元件的參數,然后以此為依據,設定電阻的參數。一般來說,在普通應用中,阻值在K級至100 K級是比較合適的,在濾波電路中,電阻選擇1%E96系列,可以達到比較高的精度。R、C元件的選取可以借助LRC參數表確定,有時也需要將多個元件組合使用。

3.4 工頻陷波電路

對于受試者身體引入的工頻干擾,由于這部分工頻干擾在進入檢測電路前就直接和sEMG信號混合在一起,所以是很難濾除的,也是技術上難解決的問題。我們來分析一下,對于差分檢測,設V1和V2分別為兩個電極處的肌電信號,與差分放大器相連的兩個電極距離一般較近(我們用的表面電極間距2 cm),較遠處電力線等干擾源產生的工頻干擾在兩個電極處的幅度基本相同,設為Vn。如果兩個電極處的工頻干擾相位相同且差分放大器具有理想減法功能,增益為G的差分放大器輸出端的輸出信號為

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

(5)

這樣,工頻干擾被消除。我們采用有源雙T帶阻濾波器來濾除工頻干擾。在雙T網絡中,兩支路R、C的對稱度決定陷波點的衰減能達到的最低限度,必須保持R,R和R/2以及C,C和2C之間的嚴格對稱關系。基于以上理論,我們設計了如圖6所示的陷波器電路圖。

圖6 陷波電路原理圖

(6)

為了最大程度濾除50 Hz工頻干擾,同時又不會損失太多肌電信號,要求陷波器具有高可調的Q值(品質因數)。Q值越大,體現在幅頻特性曲線上就是谷間距變得越狹窄,因此陷波器對工頻噪聲頻率點以外的肌電信號的影響就越小,同時微小的頻率變化就會使衰減量減小,但是Q值過大,又會對50 Hz頻率點處工頻干擾衰減能力降低,而且容易造成系統失穩。所以,針對這一問題,我們在電路設計時加入一個Q值調節電位器R14。在實際使用中,可以通過實測效果調整電位器旋鈕來靈活改變Q值,以便取得良好的采集效果。Q值與電位器的調節系數K之間的關系為

(7)

根據圖6所示的電路原理圖,在仿真軟件環境下搭建相應的電路,并設置相應的元件參數,仿真結果如圖7所示,當改變Q值時,得到不同的衰減特性,Q值越大,谷間距變得越狹窄,陷波器對其他頻率的信號影響就越小,同時微小的頻率變化就會使衰減量減小,從而驗證了電路元件參數的有效性。

圖7 圖6電路中的Q為0.25、2.5、25時的幅頻特性

3.5 二級放大電路

經過前幾級電路的處理,得到的肌電信號已基本純凈,但想要對其作進一步分析和利用,還必須將此信號放大至0～5 V或者更大標準。因前置放大增益200倍,將二級放大增益調整至5倍,則整個采集裝置的放大增益達到1 000倍,可以對sEMG信號進行60 dB的有效放大。

最后,由儀用專用屏蔽導線將信號傳送至終端,例如示波器、AD轉換器、虛擬儀器及嵌入式系統等作后續處理(這在本系統中不予討論)。

4 sEMG信號采集實驗結果

我們通過以下幾種不同的肌肉運動方式,在示波器參數設置不變的前提下,觀察所采集的肌電信號波形。其中,橫軸表示時間,每大格代表1 s,縱軸代表信號被放大后的幅值,每大格代表1 V。圖8為采集過程現場示意圖。

圖8 sEMG采集過程現場示意圖

①展臂和握拳+展臂

將檢測電極置于肱二頭肌處,參考電極在肘關節的外側骨骼突出處,觀察展臂和握拳+展臂過程中采集到的肌電信號。

②手腕上翻和手腕下翻

將檢測電極置于尺側腕伸肌處,參考電極在肘關節的外側骨骼突出處,觀察手腕上翻和下翻過程中采集到的肌電信號。

圖11 手腕上翻的sEMG波形

由采集結果可以看出,表面肌電信號(sEMG)波形類似于隨機噪聲波形,輕微展臂時,會得到明顯的肌電信號。而在進行展臂的同時握拳,肌電信號明顯增強。手腕上翻時,尺側腕伸肌處的肌電信號幅度比較大,而手腕下翻時只產生微弱的信號波形。這正好與肌肉收縮越大,肌電信號的幅值越大相吻合。將圖9～圖12的采集結果與參考文獻[17]中圖9去噪后信號時域波形做對比,可見兩者具有較好的一致性,也證明了本文所設計的采集系統是可靠的。

圖9 三次展臂的sEMG波形

圖10 三次握拳+展臂的sEMG波形

圖12 手腕下翻的sEMG波形

另外,為了定量說明本文設計的采集電路所采集的肌電信號的有效性,在實驗室環境下,將本文設計的采集電路所采集的肌電信號與NORAXOM公司肌電儀MYOSYSTEM 1200所采集的肌電信號做頻譜對比。由于本文所設計的采集電路,其放大增益以及帶通濾波器的通帶頻率與MYOSYSTEM 1200的不盡相同,所以需要在同一位置采集同一動作的表面肌電信號,然后做頻譜分析。盡管邊界值會有所區別,但信號的主要能量分布區域應該是一致的[18]。現將檢測電極置于肱二頭肌處,參考電極在肘關節的外側骨骼突出處,采集展臂過程中的肌電信號。

圖14 肌電儀采集到的展臂時的肌電信號的功率譜密度

圖13是本文電路采集到的展臂時的肌電信號的功率譜密度,圖14是肌電儀采集到的展臂時的肌電信號的功率譜密度。通過比較可以發現,兩者采集到的信號的主要能量分布區域基本是一致的,集中在450 Hz以下。由于本文電路的設計中包含有陷波電路,對50 Hz工頻干擾有抑制作用。從圖13可以明顯看出這一點。而在MYOSYSTEM 1200肌電儀中,沒有采用50 Hz陷波。由此對比,可以驗證本文設計的采集電路的有效性。

圖13 本文電路采集到的展臂時的肌電信號的功率譜密度

5 結束語

本文在分析表面肌電信號(sEMG)產生機理的基礎上,針對sEMG信號特點設計了一整套肌電信號采集電路。本設計具有高共模抑制比,高輸入阻抗及高增益可調放大器等,很好地解決了工頻干擾的問題,有效地濾除了混入sEMG信號中的其他生理信號及高低頻噪聲,取得了良好的采集效果。采集系統設計簡單,成本低廉,可方便應用于低功耗醫療儀器等設備,為表面肌電信號的后續研究及應用提供了可靠的數據基礎。在此基礎上,考慮更便攜的無線傳輸方式,以及對采集的sEMG信號進一步開發利用,是課題組接下來要實現的目標。

[1] 楊福生,高上凱.生物醫學信號處理[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,楊晨,等. 基于小腿表面肌電的智能機器人協同控制方法[J]. 中國生物醫學工程學報,2016,35(4):385-393.

[4] 張啟中,席旭剛,羅志增. 基于表面肌電信號形態特征的多模式識別研究[J]. 傳感技術學報,2012,25(12):1632-1642.

[5] 羅志增,任曉亮. 肌電信號的拾取和預處理[J]. 傳感技術學報,2004(2):220-223.

[6] 王樂軍,陸愛云,范年春,等. 表面肌電信號指標評價低負荷等長收縮誘發屈肘肌疲勞的敏感性和穩定性分析[J]. 中國運動醫學雜志,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] 呂英俊,楊雪,李靜. 生物信號提取過程中的干擾分析與抑制[J]. 儀器儀表學報,2005,26(8):487-489.

[9] 盧寧艷,王健,楊紅春. 電極放置位置對表面肌電信號特征的影響[J]. 中國運動醫學雜志,2008,27(2):174-178.

[10] 胡巍,趙章琰,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.

[11] 趙章琰. 表面肌電信號檢測和處理中若干關鍵技術研究[D]. 合肥:中國科學技術大學,2010.

[12] 杜洪亮,李欣,李珊,等. 咀嚼肌多通道表面肌電信號數據采集和分析系統的研制與臨床初步應用[J]. 生物醫學工程學雜志,2014,31(1):23-28.

[13] 呂英俊,楊雪. 生物電前置放大器研究與設計[J]. 儀器儀表學報,2005,26(8):77-79.

[14] 朱昊,辛長宇,吉小軍,等. 表面肌電信號前端處理電路與采集系統設計[J]. 測控技術,2008,27(3):37-39.

[15] 郜東瑞,李鵬霄,陳其友,等. 高共模抑制比全頻段腦電采集系統[J]. 中國生物醫學工程學報,2015,34(6):708-713.

[16] 左鵬飛,路知遠,張永強,等. 32通道無線表面肌電和加速度信號采集系統設計[J]. 傳感技術學報,2013,26(6):790-795.

[17] 毛東杰,張曉濛,蔣小文,等. 基于小波變換的表面肌電信號低功耗壓縮濾波算法[J]. 傳感技術學報,2016,29(5):647-653.

[18] 李大鵬.表面肌電信號用于假肢控制的研究[D]. 天津:天津大學,2005.