(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集手段、主制御手段及び放電手段を含み、
前記収集手段は、第１の時点、第２の時点、及び第３の時点でのユーザーの特定部位の動作過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングして前記主制御手段へ出力し、
前記主制御手段は、受信した筋肉電気信号を記憶し分析して、前記第１の時点、前記第２の時点、及び前記第３の時点における動作の各指標を生成し、
前記第２の時点において前記第１の時点における動作の各指標と前記第２の時点の動作の各指標を比較して前記第２の時点での最適な筋肉電気信号を確定し、
前記第３の時点において前記第２の時点における動作の各指標と前記第３の時点における動作の各指標を比較して、前記第３の時点での最適な筋肉電気信号を確定し、
前記第３の時点で確定した最適な筋肉電気信号が前記第２の時点で確定した最適な筋肉電気信号から変化しない場合には、前記第２の時点の最適な筋肉電気信号を利用し、前記第３の時点で確定した最適な筋肉電気信号が前記第２の時点で確定した最適な筋肉電気信号から変化する場合には、前記第３の時点で確定した最適な筋肉電気信号で前記第２の時点で確定した最適な筋肉電気信号を代替し、
それぞれの最適な筋肉電気信号に基づいて刺激信号を形成し、前記刺激信号を前記放電手段に出力し、
前記放電手段は、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる
訓練支援装置。
【請求項２】
前記収集手段は、検出電極、拡大モジュール及びフィルタリングモジュールを含み、
前記検出電極は、ユーザーの特定部位に設置されて、ユーザーの特定部位の筋肉電気信号を収集し前記拡大モジュールへ出力し、
前記拡大モジュールは、前記筋肉電気信号を拡大処理して前記フィルタリングモジュールへ出力し、
前記フィルタリングモジュールは、前記拡大モジュールが出力した筋肉電気信号をフィルタリング処理して前記主制御手段へ出力する
請求項１に記載の訓練支援装置。
【請求項３】
前記主制御手段は、シグナルデジタル変換モジュール、処理モジュール及びデジタルシグナル変換モジュールを含み、
前記シグナルデジタル変換モジュールは、前記収集手段が出力した筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て前記処理モジュールへ出力し、
前記処理モジュールは、受信したデジタル筋肉電気信号を利用して最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で対等的な刺激信号を得て、前記刺激信号をデジタルシグナル変換モジュールへ出力し、
前記デジタルシグナル変換モジュールは、受信した前記刺激信号をデジタルシグナル変換して前記放電手段へ出力する
請求項１に記載の訓練支援装置。
【請求項４】
収集手段、主制御手段、放電手段、及び通信手段を含み、
前記収集手段は、ユーザーの特定部位の動作過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングして前記主制御手段へ出力し、
前記主制御手段は、受信した筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、前記刺激信号を前記放電手段に出力し、
前記放電手段は、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させ、
前記主制御手段は、最適な筋肉電気信号を確定する時に、具体的に、収集した筋肉電気信号を前記通信手段を介して端末デバイスへ発送し、前記端末デバイスから返送された刺激信号を前記通信手段を介して獲得し、前記刺激信号は、前記端末デバイスが収集した筋肉電気信号を分析し比較して最適な筋肉電気信号を確定してから最適な筋肉電気信号を利用して等価化して得たものであり、または、収集した筋肉電気信号を分析し比較して最適な筋肉電気信号を確定し、前記通信手段を介して前記最適な筋肉電気信号を端末デバイスへ発送し、前記端末デバイスから返送された刺激信号を前記通信手段を介して獲得し、前記刺激信号は、前記端末デバイスが前記最適な筋肉電気信号を利用して等価化して得たものである
訓練支援装置。
【請求項５】
前記主制御手段は最適な筋肉電気信号を確定する時に、具体的に、受信した前記筋肉電気信号を分析して、今度の動作の各指標を得て、今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、その中の最適な筋肉電気信号を確定する
請求項４に記載の訓練支援装置。
【請求項６】
前記処理モジュールは、最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化して得る時に、具体的に、前記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とする
請求項３に記載の訓練支援装置。
【請求項７】
前記周期信号の周波数は筋肉電気信号の周波数の二倍以上である
請求項６に記載の訓練支援装置。
【請求項８】
収集手段、主制御手段及び放電手段を含み、
前記収集手段は、ユーザーの特定部位の動作過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングして前記主制御手段へ出力し、
前記主制御手段は、受信した筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、前記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とし、
前記放電手段は、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させ、
前記主制御手段が前記周期信号を拡大する時に利用した拡大倍数ＧはＶ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、前記Ｖは前記最適な筋肉電気信号の最高強度であり、Ｒは人体の等価抵抗であり、前記Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である
訓練支援装置。
【請求項９】
収集手段、主制御手段、放電手段、九軸センサーを含み、
前記収集手段は、ユーザーの特定部位の動作過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングして前記主制御手段へ出力し、
前記九軸センサーは、前記ユーザーの運動データーを収集し、
前記主制御手段は、受信した筋肉電気信号に基づいて、前記運動データーを結合して最適な筋肉電気信号を確定し、前記最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、前記刺激信号を前記放電手段に出力し、
前記放電手段は、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる、
訓練支援装置。
【請求項１０】
前記放電手段は、正向加算機、電圧制御定電流源及び放電電極を含み、
前記正向加算機は、前記主制御手段から出力した刺激信号をバイポーラ信号に変換し、前記バイポーラ信号を前記電圧制御定電流源へ出力し、
前記電圧制御定電流源は、入力したバイポーラ信号に従って対応する刺激電流を出力し、
前記放電電極は、前記電圧制御定電流源から出力した刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる
請求項３に記載の訓練支援装置。
【請求項１１】
前記収集手段と前記放電手段にはそれぞれＮのチャネルが存在し、前記Ｎは１より大きい正整数であり、前記収集手段のチャネルと前記放電手段のチャネルはそれぞれ一対一に対応し、
前記放電手段は、さらに、前記主制御手段の制御によってチャネルを選択し、前記正向加算機が出力するバイポーラ信号を時分割に対応するチャネルの電圧制御定電流源モジュールに順序に発送するマルチ選択モジュールを含む
請求項１０に記載の訓練支援装置。
【請求項１２】
前記収集手段における検出電極と前記放電手段における放電電極は、周波数分割の方式で差分電極を共有する
請求項１に記載の訓練支援装置。
【請求項１３】
ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を第１の時点、第２の時点、及び第３の時点において収集して、前記筋肉電気信号を拡大及びフィルタリングし、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号を記憶し分析して、前記第１の時点、前記第２の時点、及び前記第３の時点における動作の各指標を生成し、
前記第２の時点において前記第１の時点における動作の各指標と前記第２の時点の動作の各指標を比較して前記第２の時点での最適な筋肉電気信号を確定し、
前記第３の時点において前記第２の時点における動作の各指標と前記第３の時点における動作の各指標を比較して、前記第３の時点での最適な筋肉電気信号を確定し、
前記第３の時点で確定した最適な筋肉電気信号が前記第２の時点で確定した最適な筋肉電気信号から変化しない場合には、前記第２の時点の最適な筋肉電気信号を利用し、前記第３の時点で確定した最適な筋肉電気信号が前記第２の時点で確定した最適な筋肉電気信号から変化しない場合には、前記第３の時点で確定した最適な筋肉電気信号で前記第２の時点で確定した最適な筋肉電気信号を代替し、
それぞれの最適な筋肉電気信号に基づいて刺激信号を形成し、
前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させることを含む
訓練支援方法。
【請求項１４】
前記拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成するには、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て、
前記デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定し、
前記最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化し、
前記刺激信号をデジタルシグナル変換することを含む
請求項１３に記載の訓練支援方法。
【請求項１５】
前記デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定するには、
前記デジタル筋肉電気信号を分析して、今度の動作の各指標を得、
今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、最適な筋肉電気信号を確定することを含む
請求項１４に記載の訓練支援方法。
【請求項１６】
前記最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化するには、
前記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とすることを含む
請求項１４に記載の訓練支援方法。
【請求項１７】
前記周期信号の周波数は筋肉電気信号の周波数の二倍以上である
請求項１６に記載の訓練支援方法。
【請求項１８】
ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を収集して、前記筋肉電気信号を拡大及びフィルタリングし、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、
前記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大することにより、前記最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化し、
前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させることを含み、
前記周期信号を拡大する時に利用する拡大倍数ＧはＶ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、前記Ｖは前記最適な筋肉電気信号の最高強度であり、Ｒは人体の等価抵抗であり、前記Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である
訓練支援方法。
【請求項１９】
ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号及びユーザーの運動データーを収集して、前記筋肉電気信号を拡大及びフィルタリングし、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づき、前記運動データーを結合して最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、
前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させることを含む
訓練支援方法。
【請求項２０】
前記ユーザーの前記運動データーの収集は、九軸センサーによる、請求項１９に記載の訓練支援方法。
【請求項２１】
前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成するには、
前記刺激信号をバイポーラ信号に変換し、
前記バイポーラ信号を電圧制御定電流源の入力信号として、電圧制御定電流源が出力する刺激電流を得ることを含む
請求項１３に記載の訓練支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、出願日が２０１４年１２月０９日で、出願番号が２０１４１０７４９４２５．２で、発明名称が「訓練支援装置及び訓練支援方法」である中国特許出願の優先権を要求する。
【０００２】
本発明は、コンピューター利用技術分野に関し、特に訓練支援装置及び訓練支援方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
人々の物質及び文化生活の飛躍的な発展につれて、芸術、体育などの訓練市場は大きくなり且つその前景が広い。器楽類の訓練分野を例とすると、今、大部分が利用する訓練方式は人工的な訓練で、即ち保護者が器楽先生を選んで子供を訓練させるが、このような方式は、保護者が専門的な知識を有していない限り先生を選ぶ判断基準も欠乏し、学生の訓練効果を見積ることができない。先生は普通は一対一で訓練を行い、授業効率も低下で、保護者の訓練コストも大きく、また地域、時間の制約を受ける。
【０００４】
訓練コストを低減し、教育効率を向上させ、地域及び時間の制約を受けないように、またオーディオ及びビデオによる授業方式が発展されたが、即ち、インターネット又はコンピューターにローカル記憶したリソースを利用して、学生がオーディオとビデオにおける教育課程に従って学ぶ方式である。しかし、このような方式は、主に自己学習で行い、訓練効果が良くない。
【０００５】
このような問題を解決するために、従来技術ではまた電気刺激式の訓練装置が提案されたが、即ち、コンピュータープログラミング方式での処理モジュールで予めに電気刺激訓練プログラムを設置し、処理モジュールはこのプログラムに従い直接にデジタルアナログ変換器（ＤＡＣ）を制御してアナログ信号を定電流源に発送し、定電流源から定電流を産生し、複数の定電流源が複数の電極に接続され、これらの電極がそれぞれ指又は腕に対して電気刺激を行う。このような装置を着用したユーザーは楽器で電気刺激を受けてから受動的に連続動作を行い、形式上でユーザーを自動的に弾奏させる目的を実現する。しかし、このような方式には、以下の欠陥が存在する。
【０００６】
１）固定的なプログラムを利用し、ユーザーを具体的に区分していなく、大人であっても子供であってもどのような弾奏レベルにあるかにかかわらずに同じ刺激信号を利用し、ところてん式の機能を具備していなく、訓練効果もよくない。
２）利用した電気刺激は少なくとも数十ｍＡになり、長期間に大電流で刺激すると、皮膚組織に潜在的な傷をつけるし、子供のようなユーザーには適宜しない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
これらを鑑み、本発明は場所及び時間の制約を受けないようにし、訓練効果を向上できる訓練支援装置及び訓練支援方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
具体的な技術案は、以下のようである。
【０００９】
本発明が提供する訓練支援装置は、収集手段、主制御手段及び放電手段を含み、
前記収集手段は、ユーザーの特定部位の動作過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングして前記主制御手段へ出力し、
前記主制御手段は、受信した筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、刺激信号を前記放電手段に出力し、
前記放電手段は、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる。
【００１０】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記収集手段は、検出電極、拡大モジュール及びフィルタリングモジュールを含み、
前記検出電極は、ユーザーの特定部位に設置されて、ユーザーの特定部位の筋肉電気信号を収集し前記拡大モジュールへ出力し、
前記拡大モジュールは、前記筋肉電気信号を拡大処理して前記フィルタリングモジュールへ出力し、
前記フィルタリングモジュールは、前記拡大モジュールが出力した筋肉電気信号をフィルタリング処理して前記主制御手段へ出力する。
【００１１】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記主制御手段は、シグナルデジタル変換モジュール、処理モジュール及びデジタルシグナル変換モジュールを含み、
前記シグナルデジタル変換モジュールは、前記収集手段が出力した筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て前記処理モジュールへ出力し、
前記処理モジュールは、受信したデジタル筋肉電気信号を利用して最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で対等的な刺激信号を得て、刺激信号をデジタルシグナル変換モジュールへ出力し、
前記デジタルシグナル変換モジュールは、受信した刺激信号をデジタルシグナル変換して前記放電手段へ出力する。
【００１２】
本発明の一好ましい実施形態によると、当該訓練支援装置は、さらに通信手段を含み、
前記処理モジュールは、最適な筋肉電気信号を確定する時に、具体的に、収集した筋肉電気信号を前記通信手段を介して端末デバイスへ発送し、前記端末デバイスから返送された刺激信号を前記通信手段を介して獲得し、前記刺激信号は、前記端末デバイスが収集した筋肉電気信号を分析し比較して最適な筋肉電気信号を確定してから最適な筋肉電気信号を利用して等価化して得たものであり、または、収集した筋肉電気信号を分析し比較して最適な筋肉電気信号を確定し、前記通信手段を介して前記最適な筋肉電気信号を端末デバイスへ発送し、前記端末デバイスから返送された刺激信号を前記通信手段を介して獲得し、前記刺激信号は、前記端末デバイスが前記最適な筋肉電気信号を利用して等価化して得たものである。
【００１３】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記処理モジュールは最適な筋肉電気信号を確定する時に、具体的に、受信したデジタル筋肉電気信号を分析して、今度の動作の各指標を得て、今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、その中の最適な筋肉電気信号を確定する。
【００１４】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記処理モジュールは、最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化して得る時に、具体的に、前記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とする。
【００１５】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記周期信号の周波数は筋肉電気信号の周波数の二倍以上である。
【００１６】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記処理モジュールが前記周期信号を拡大する時に利用した拡大倍数ＧはＶ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、前記Ｖは前記最適な筋肉電気信号の最高強度であり、Ｒは人体の等価抵抗であり、前記Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である。
【００１７】
本発明の一好ましい実施形態によると、この訓練支援装置は、さらに九軸センサーを含み、
前記九軸センサーは、収集ユーザーの運動データーを収集して前記処理モジュールへ出力し、
前記処理モジュールは、さらに前記運動データーを結合して最適な筋肉電気信号を確定する。
【００１８】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記放電手段は、正向加算機、電圧制御定電流源及び放電電極を含み、
前記正向加算機は、前記主制御手段から出力した刺激信号をバイポーラ信号に変換し、前記バイポーラ信号を前記電圧制御定電流源へ出力し、
前記電圧制御定電流源は、入力したバイポーラ信号に従って対応する刺激電流を出力し、
前記放電電極は、前記電圧制御定電流源から出力した刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる。
【００１９】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記収集手段と前記放電手段にはそれぞれＮのチャネルが存在し、前記Ｎは１より大きい正整数であり、前記収集手段のチャネルと前記放電手段のチャネルはそれぞれ一対一に対応し、
前記放電手段は、さらに、前記主制御手段の制御によってチャネルを選択し、前記正向加算機が出力するバイポーラ信号を時分割に対応するチャネルの電圧制御定電流源モジュールに順序に発送するマルチ選択モジュールを含む。
【００２０】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記収集手段における検出電極と前記放電手段における放電電極は、周波数分割の方式で差分電極を共有する。
【００２１】
本発明がさらに提供する訓練支援方法は、ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を収集して、前記筋肉電気信号を拡大及びフィルタリングし、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、
前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、前記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させることを含む。
【００２２】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成するには、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て、
前記デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定し、
最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化し、
前記刺激信号をデジタルシグナル変換することを含む。
【００２３】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定するには、
前記デジタル筋肉電気信号を分析して、今度の動作の各指標を得、
今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、最適な筋肉電気信号を確定することを含む。
【００２４】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化するには、
前記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とすることを含む。
【００２５】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記周期信号の周波数は筋肉電気信号の周波数の二倍以上である。
【００２６】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記周期信号を拡大する時に利用する拡大倍数ＧはＶ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、前記Ｖは前記最適な筋肉電気信号の最高強度であり、Ｒは人体の等価抵抗であり、前記Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である。
【００２７】
本発明の一好ましい実施形態によると、当該方法は、さらに、九軸センサーでユーザーの運動データーを収集し、前記最適な筋肉電気信号を確定する時にさらに前記運動データーを結合することを含む。
【００２８】
本発明の一好ましい実施形態によると、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成するには、
前記刺激信号をバイポーラ信号に変換し、
前記バイポーラ信号を電圧制御定電流源の入力信号として、電圧制御定電流源が出力する刺激電流を得ることを含む。
【００２９】
以上の技術案によると、本発明は「収集−刺激」式の筋肉電気信号と刺激信号が等価の閉回路肌電刺激方式を利用し、特定の訓練対象の動作実施過程で最適な筋肉電気信号で行う刺激は、訓練対象の動作がますます最適な方向へ発展させるようにし、本発明のこのようなところてん式は従来技術で固定手順を利用する方式に比べて訓練効果を向上させるのに役立つ。また、本発明は場所及び時間の制限を限定しない。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施例による訓練支援装置の構成図である。
【図２】本発明の実施例による筋肉電気信号と刺激信号の周期関係の概略図である。
【図３】本発明の実施例による訓練支援装置一好ましい構成概略図である。
【図４】本発明の実施例による訓練支援装置の電極板の構成概略図である。
【図５】本発明の実施例による訓練支援装置の一好ましい実例図である。
【図６】本発明の実施例による訓練支援方法のフローチャートである。
【図７】本発明の実施例による刺激信号を形成する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の実施例の目的、技術案及び利点をより明瞭にするために、以下では図面と具体的な実施例を利用して本発明を詳細に記載する。
【００３２】
本発明の主な思想は、ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を収集し、等価化した刺激を収集する方式の閉回路肌電刺激を利用して、即ち、収集した動作実施過程での筋肉電気信号を利用して最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で刺激信号を形成してユーザーの特定部位に作用し、筋肉の記憶を強化させる効果を達成し、訓練対象の弾奏がその最適な方向へ発展されるようにする。
【００３３】
まずに、筋肉電気信号を簡単に紹介して、理解の助けとする。筋肉電気信号は、複雑な表皮下の筋肉活動が皮膚の表面での時間及び空間上の総合的な結果である。筋肉電気信号は脊髄における運動神経単位から発生され、運動神経単位の細胞の体軸が突然筋肉繊維まで伸ばして、端板を介して筋肉繊維と結合する。
【００３４】
筋肉電気信号は、人体表面の筋肉電気信号が非常に弱く、数μＶ〜数ｍＶになるとの特徴を有している。筋肉電気信号は、互換性を有し、無順序な交流電圧信号であり、それは筋肉が衝動する時に生成した筋肉張力と大体比例し、異なる張力で収集した筋肉電気信号は異なる。筋肉が続いて変化すると、筋肉電気信号の二乗平均値も時変になり、信号は安定していなく、振幅変調ノイズと理解してもよい。人体皮膚表面の筋肉電気信号の周波数スペクトル範囲は０〜１０００Ｈｚであり、パワースペクトルの最大周波数は筋肉によって定められ、普通は１０〜２００Ｈｚになり、筋肉電気信号の主なパワーは２００Ｈｚ以下に集中しており、筋肉電気信号の低い周波数特性は明らかで、周波数帯域は固定である。
【００３５】
本発明の生理学的な基礎は、四肢の特定な関節の運動はそれに対応する筋肉組によって制御され、皮膚表面の筋肉電気信号は関節の屈伸程度を反映するとともに、実時間に手振りの形状、位置及び運動情報を得ることができる。今、ある文献には、筋肉電気信号で収集する方式で数十種類の手振り動作を識別でき、正確率が９０％より高いと記載されている。楽器の弾奏を例とすると、弾奏する過程で、基本的には手腕と手指の連続的な運動で、筋肉電気信号の収集は完全な弾奏過程をよく記録できる。筋肉電気信号の収集はユーザーが弾奏情報を記録されるようにし、基礎的な指の運び訓練、手の形の訓練に用いられ、同時にリズム、一貫性などの複数の要素を含んでいる。筋肉電気信号は人体自身からの電気信号であるので、直接で、自然的な特徴を有し、筋肉表面皮膚から測定した筋肉電気信号は安全な筋肉電気信号の抽出方式である。
【００３６】
人体の筋肉は記憶効果を有し、同じ動作が複数回に重複されると、筋肉は条件反射を形成する。人体筋肉が記憶を獲得する速度は非常に緩いが、一旦に獲得してからは忘れる速度も非常に緩い。楽器を学んだ人は、一般的に多く訓練をして上手になった後は頭で指を指揮する必要がなく、ある和弦又はあるキーを触ると手指は自然に和弦の形状を形成し、又は自然にピアノのキー側に移動し、手指は自動的に移動するみたいで、それに比べて、和弦の位置又は楽譜を記憶するには相当な時間が必要であり、これは人間の頭はこれらを記憶しなく、人間の長期間の重複を経て、特定な部位の筋肉に記憶が生成したことを意味する。
【００３７】
以上の理論基礎によれば、本発明で提供する訓練支援装置は、図１に示すように、主に、収集手段００と、主制御手段１０と、放電手段２０とを含んでいてもよく、さらに、九軸センサー１４と、通信手段１５とを含んでいてもよい。
【００３８】
収集手段００は、ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングを行ってから主制御手段１０へ出力する。主制御手段１０は、収集手段００から出力した筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で刺激信号を形成し、刺激信号を放電手段２０へ出力し、放電手段２０は刺激信号に基づいて刺激電流を形成してユーザーの特定部位に作用させる。
【００３９】
収集手段００は、具体的に、検出電極０１と、拡大モジュール０２と、フィルタリングモジュール０３とを含んでいてもよい。検出電極０１は、皮膚に接触し、ユーザーの特定部位に設置する。当該特定部位は、訓練項目に従って確定し、検出電極０１は１以上の数量であってもよい。例えば、ピアノ訓練であれば、検出電極０１を複数の手指に設置し、ボール類の訓練であれば、検出電極０１を手指、腕、手腕などに設置してもよい。ユーザーが動作実施過程で連続に動作すると、電極０１はユーザーの特定部位の筋肉電気信号を収集できる。例えば、ユーザーが一節のピアノを弾奏すると、検出電極０１は、ユーザーの手指の筋肉電気信号を収集できる。
【００４０】
拡大モジュール０２は、検出電極０１が収集した筋肉電気信号を拡大処理する。人体表面の筋肉電気信号は非常に弱いので、筋肉電気信号は数μＶ〜数ｍＶになり、拡大してからこそ筋肉電気信号は測定できまた処理できる信号に変わる。ここで、拡大モジュール０２の拡大倍数は、主制御手段１０の処理性能と精度によって定める。
【００４１】
フィルタリングモジュール０３は、拡大モジュール０２によって処理した筋肉電気信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理した筋肉電気信号を主制御手段１０へ出力する。筋肉電気信号は皮膚表面に置いた検出電極０１によって収集されるので、収集過程で周囲環境の影響、例えば電子部品の固有ノイズ、検出電極０１と皮膚接触面の移動ノイズ、電磁気輻射による環境ノイズ等の影響を容易に受け、フィルタリングモジュール０３はこれらのノイズをフィルタリングし、普通はバンドパスフィルタリングの方式を利用する。
【００４２】
ここで、一つの検出電極０１と、拡大モジュール０２とフィルタリングモジュール０３とによって一つのチャネルを形成し、収集手段００には一つ以上のチャネルが存在してもよく、それぞれに異なる部位の筋肉電気信号を収集し拡大しフィルタリングして、主制御手段１０へ出力する。
【００４３】
図１に示すように、主制御手段１０は、シグナルデジタル変換モジュール（ＡＤＣ）１１と、処理モジュール１２と、デジタルシグナル変換モジュール（ＤＡＣ）１３とを含む。ここで、ＡＤＣ１１は、収集手段００から出力した筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て、処理モジュール１２に提供する。
【００４４】
処理モジュール１２は、最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で刺激信号を形成してＤＡＣ  １３へ提供する。処理モジュール１２は、収集手段００からの筋肉電気信号を記憶し分析して、今度の動作の各指標、例えば動作の正確度、緊張感、リズム正確性等の指標を獲得し、具体的な指標は具体的な訓練項目に従って定める。今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号との各指標を比較して、その中の最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化する。確定した最適な筋肉電気信号に変化が起さないと、その前に確定した刺激信号を利用し、確定した最適な筋肉電気信号に変化が起こすと、新たな最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化してから、その前に確定した刺激信号を代替する。
【００４５】
ピアノ弾奏を例とすると、ユーザーは手指の移動によって弾奏を制御し、手指の移動は主に前腕の筋肉組によって制御するので、ユーザーが弾奏する過程で対応する筋肉電気信号の配列が生成し、筋肉電気信号の配列を分析することによって、信号の時間領域及び／又は周波数特徴を抽出して細セグメントの弾奏動作の分析を行い、各指標を得る。標準弾奏の状態で、ユーザーの手腕はリラックス状態になり、弾奏する瞬間のみに筋肉電気信号が生成し、アルゴリズムによって筋肉電気信号の幅サイズ及び継続時間を判断でき、さらにユーザーが弾奏する際の力む程度及び緊張程度を推断でき、振幅が大きいほど又は継続時間が長いほど、ユーザーが緊張状態になっていることを意味する。ユーザーの筋肉電気信号に現れたピーク値の間隔を分析することによって、ユーザーの手指が弾奏するリズムを判断でき、標準楽譜のリズムに比べると、ユーザーが弾奏するリズムの正確性を判断でき、手指の動作の機械学びアルゴリズムによって、ユーザーがキーを押すに利用した手指を識別でき、即ちユーザーが弾奏した手指の配列を確定でき、さらに動作の正確性を分析できる。具体的に動作の各指標をどのように確定するのは本発明で制限する重要な内容ではないので、ここでは、動作の各指標を確定することを例示的に紹介する。
【００４６】
以下では、最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化する過程を述べる。筋肉電気信号は一連の動作電位の統計結果で、各筋肉繊維の電位を復元することができないので、等価パワーの方法で、具体的にはパワーがマッチングする周期信号で最適な筋肉電気信号を等価化し、そして当該パワーがマッチングする周期信号を拡大してから刺激信号とし、当該周期信号は正弦波、方形波等であってもよい。固定のサンプリング周波数で、各サンプリングポイントに対応する筋肉電気信号の強度を獲得でき、刺激信号の周波数が筋肉電気信号の周波数と一致しない可能性もあるので、筋肉電気信号周波数の二倍以上であることが好ましく、各サンプリングポイントの間隔時間に二つ以上の周期の刺激信号を発送してもよく、図２に示すようである。刺激信号のパワーは幅と緊密に関連し、各周期の最適な筋肉電気信号の強度に基づいて対応する強度で二つの周期以上の刺激信号の振幅に等価化してもよい。
【００４７】
また、筋肉電気信号の弱さを考慮すると、パワー等価化を行ってから倍数に拡大する必要があり、即ち、刺激信号を固定の倍数に拡大する必要がある。ここでの拡大倍数は、人体の痛感なしに受けられる刺激電流強度Ｉと、最適な筋肉電気信号の最高強度Ｖと、人体等価抵抗Ｒとの三つの要素によって定められる。拡大倍数Ｇは、Ｖ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉとの不等式を満足すればよい。
【００４８】
一般的には、人体の痛感なしに受けられる刺激電流強度は１ｍＡで、収集した筋肉電気信号の最高強度は５ｍＶで、人体等価抵抗は１ＫΩで、ここで、拡大倍数は２００であってもよい。
【００４９】
そして、ＤＡＣ１３は、処理モジュール１２が得た刺激信号をデジタルシグナル変換してから、放電手段２０へ出力する。
【００５０】
また、ここで、処理モジュール１２が最適な筋肉電気信号を確定し刺激信号を等価化できる過程としては、以下の実現方式がある。即ち、処理モジュール１２は、収集した筋肉電気信号を通信手段１５を介して端末デバイスへ発送し（例えば、携帯電話、フラットコンピューター、ＰＣ、及び集積回路等）、端末デバイスが前記の最適な筋肉電気信号を確定し刺激信号を等価化する過程を実行し、刺激信号を通信手段１５へ返送して、通信手段１５が処理モジュール１２に提供する。
【００５１】
以下のもう一つの実現方式がある。即ち、処理モジュール１２が収集した筋肉電気信号を利用して、最適な筋肉電気信号を確定し、そして、最適な筋肉電気信号を通信手段１５を介して端末デバイスへ発送し、端末デバイスから前記刺激信号を等価化する過程を実行してから、刺激信号を通信手段１５へ返送して、通信手段１５が処理モジュール１２へ提供する。
【００５２】
また、九軸センサー１４は、運動データーを収集できる。九軸センサー１４は、三軸ジャイロ、三軸加速度センサー及び三軸磁気誘導センサーによって構成してもよく、処理モジュールは、九軸センサー１４が収集した運動データーを筋肉電気信号と一緒に端末へ送信する。九軸センサー１４が収集した運動データーは、三元空間内の運動速度、運動変位、実時間的な姿勢等に変化してもよく、筋肉電気信号を結合して、処理モジュール１２が最適な筋肉電気信号を分析し確定するに必要な動的収集情報を提供できる。
【００５３】
図１に示すように、放電手段２０は、具体的に、正向加算機２１と、電圧制御定電流源２３と、放電電極２４とを含んでも良い。
【００５４】
正向加算機２１は、主制御手段１０から出力した刺激信号をバイポーラ信号に変換してから、電圧制御定電流源２３へ出力する。
【００５５】
電圧制御定電流源２３は、入力したバイポーラ信号に基づいて対応する刺激電流を出力する。電圧制御定電流源２３から出力した刺激電流は負荷抵抗と関係なく、入力電圧だけに関連し、即ち、出力した刺激電流はバイポーラ信号の電圧によって制御される。
【００５６】
放電電極２４は、電圧制御定電流源２３から出力した刺激電流をユーザーの特定部位の皮膚に作用させる。
【００５７】
サンプリング手段００にＮのチャネルが存在すると、対応する放電手段２０にもＮのチャネルが存在し、対応する主制御手段１０にもＮのＤＡＣ  １３が存在する。サンプリング手段００と放電手段２０のチャネルは一対一に対応し、一つのチャネルの検出電極０１と刺激電極２４は一般的に同一のユーザーの部位に設置されている。放電手段２０において、各チャネルは、いずれも正向加算機２１と、電圧制御定電流源２３と、放電電極２４とを含んでいてもよい。
【００５８】
正向加算機２１とＤＡＣ  １３の数量を減少させて、コストと体積を低減させるように、放電手段２０にマルチ選択モジュール２２を設置してもよい。この時、主制御手段１０は一つのみのＤＡＣ  １３を必要とし、放電手段２０も一つのみの正向加算機２１を必要とする。
【００５９】
マルチ選択モジュール２２は、主制御手段１０における処理モジュール１２に制御されてチャネル選択を行い、バイポーラ信号を時間分割に対応する電圧制御定電流源モジュール２３へ順次に発送する。
【００６０】
収集する過程と放電の過程は互いに可逆的な過程であり、収集と放電は同一の電極を利用してもよく、言い換えると、検出電極と放電電極は電極を共有してもよく、即ち、一つの差分電極を共通に利用してもよい。ここで、刺激信号と筋肉電気信号は異なる周波数帯を利用して、収集過程と放電過程が同時に実行されるようにしてもよい。好ましくは、収集と刺激が同一部位の筋肉に対して同時に実行させて、刺激する同時にユーザーのデーターを完全に記憶することができる。言い換えると、刺激信号の周波数を筋肉電気信号の周波数帯の以外に設置し、筋肉電気信号周波数の複数が１０〜２００Ｈｚであるので、刺激信号の周波数は１０Ｈｚより小さく又は２００Ｈｚより大きいように設置する。放電過程で刺激信号はサンプリング信号（収集した筋肉電気信号）に従ってサンプリングポイント毎に一回放電する必要があり、同時にフィルタリング部分の遮断周波数を考慮すると、刺激信号は収集した筋肉電気信号のサンプリング率の２倍以上に選択するべきである。筋肉電気信号自身の有効周波数は５００Ｈｚ以下で、サンプリング率は１０００Ｈｚで、放電過程の刺激信号の周波数が２０００Ｈｚより大きいと、デバイスが放電するのと同時に皮膚の筋肉電気信号を収集し、フィルタリングモジュールが筋肉電気信号に対してバンドパスフィルタリングを行い、周波数は１０００Ｈｚより低いものを選択するので、デバイス自身の刺激信号をよくフィルタリングして除去し、収集した筋肉電気信号に刺激信号を混入させないようにすることができる。この場合、筋肉電気信号の収集と刺激信号は衝突しなく、収集と放電を同期に実行させる目的を達成する。
【００６１】
検出電極と放電電極が差分電極を共有する場合、訓練支援装置の好ましい構成は図３に示すようである。
【００６２】
また、訓練支援装置の構成モジュール化の方式を利用してもよく、収集手段とそれに対応する放電手段を一つに集積し、検出電極と放電電極が差分電極を共用し、即ち、拡大モジュール、フィルタリングモジュール、電圧制御定電流源及び差分電極を一つの電極板に集積し、主制御手段を一つの電極板に集積して、図４に示すように、主制御手段は複数の電極板と同時に通信することができる。
【００６３】
一つの好ましい実施方式として、図５に示すように、上述の拡大モジュール０２はＡＤ８２２０を利用してもよく、ＡＤ８２２０はノイズが小さい演算増幅器で、同相除去も好ましい。フィルタリングモジュール０３は、ＬＭ３５８を利用して一つのローパスフィルタと一つのハイパスフィルタの二つの二階フィルタを実現して、バンドパスフィルタの機能を実現できる。ここで、ローパスフィルタの抵抗は１０．７Ｋで、容量は０．１μｆで、遮断周波数は４００Ｈｚで、ハイパスフィルタの抵抗は１６０Ｋで、容量は０．１μｆで、遮断周波数は１０Ｈｚである。
【００６４】
ＡＤＣ１１は、８のチャネルを有し２４ビットであり、携帯式デバイスに適用するＡＤＳ１２９８のシグナルデジタル変換芯片を利用してもよい。また、ＡＤＳ１２９８は、８のローノイズＰＧＡ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｉｎ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ、プログラムブル利得増幅器）、８の高識別率同期サンプリングＡＤＣを含み、チャネル毎の消費電力はただ１ｍＷで、分割して実行することに比べて、その消費電力が９５％も低減でき、デバイスの携帯性を向上できる。
【００６５】
処理モジュール１２は、常用の強化型シリアルのマイクロコントローラであるＳＴＭ３２Ｆ１０３を利用してもよく、カーネルは３２ビットのＣｏｒｔｅｘ−Ｍ３であり、最高動作周波数は７２ＭＨｚになる。ＳＴＭ２１Ｆ１０３にはデュアルチャネルＤＡＣを内蔵し、本発明におけるＤＡＣ１３はただその内部の一つのＤＡＣで実現してもよい。
【００６６】
九軸センサー１４はＭＰＵ−９４００を利用してもよく、ＭＰＵ−９４００は世界で最初の九軸運動検知追跡モジュールで、三軸ジャイロと、三軸加速度センサーと、三軸磁気誘導センサーを含み、電力消費が低く、コストも低く、高性能の消費型電子チップである。ＭＰＵ−９４００は、ＩｎｖｅｎＳｅｎｓｅの運動検知融合演算と運動修正を含んでいる。
【００６７】
処理モジュールのメインチップのファームウェアの演算負荷を節減するために、命令の実行数を減少され、ＭＰＵ−９４００に内蔵したＤＭＰ（デジタル運動処理モジュール）を通じて、三軸ジャイロと、三軸加速度センサーと、三軸磁気誘導センサーの姿勢融合演算を処理し、センサーハードウェアから出力する機体の姿勢四元数パラメータをオイラー角に変換すると、機体の三つの軸方向での姿勢角度を得て、ハードウェアの演算ソースを大幅に節約し、システムのロバスト性を向上させる。また、算出したオイラー角で三軸方向の最初の加速度値を変換させて、機体座標系から地理座標系に変換させた三軸方向の加速度を得られる。この時、動作の実行過程で、前腕の運動による三軸方向の角速度、縦方向の地面に垂直する加速度を動的に分析する根拠とし、ユーザーに直観的で正確な動作効果を与えられる。三軸ジャイロと、三軸加速度センサーと、三軸磁気誘導センサーとの最初のデーター出力及びＤＭＰ処理後の融合データー出力インターフェースはＩ２Ｃ（２ライン式のシリアルバス）で、データーのリフレッシュ周波数は２００Ｈｚになり、運動制御と識別に高い実時間性を提供する。
【００６８】
マルチ選択モジュール２２は７４ＬＳ４０１を利用してもよく、７４ＬＳ４０１は八者択一のマルチ選択器であり、本発明の実施例ではその６つのチャネルを利用し、処理モジュール１２によってその三つの入力端を制御し、出力チャネルを選択する。マルチ選択器モジュール２２の切り替え時間遅れは５０ｎｓより短く、人の筋肉運動に比べると無視してもよいので、マルチ切り替えの方案は可能なものである。
【００６９】
電圧制御定電流源２３はＬＴ１６３９を利用してもよく、刺激信号の強度は最大に２０ｍＡに設置し、負荷は１ｋΩとし、ＬＴ１６３９が２０Ｖの電圧を提供することを要求する。ロー電力消費の要求とパラメータの要求、及び回路微小化を考慮して、本実施例ではＬＴ１６３９  ４演算増幅器を利用する。ＬＴ１６３９は±４０Ｖの動作電圧を利用し、肌電刺激の小型化、ロー電力消費の要求を考慮して、ＬＴ１６４０を選択して電圧変換を実行する。ＬＴ１６４０はＬｉｎｅａｒ社が専門的に３５０ｍＡ電流制限及び１．２Ｖ〜４０Ｖの入力電圧範囲のハイパワーシステムに設計したもので、ＬＴ１６３９の電気提供に適用している。その入力は１Ｖになっても続いて動作することができ、出力電圧は３４Ｖまでになる。
【００７０】
通信手段１５はＥＳＰ８２６６を利用してもよく、それは完全で且つ独自にシステムを形成するＷｉ−Ｆｉネットワーク解決方案であり、体積を大幅に節減する。
【００７１】
本発明で提供する前記訓練支援装置が実行する訓練支援方法のフローは図６に示すように、主に以下のステップを含んでいる。
【００７２】
ステップ６０１において、ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を収集し、筋肉電気信号を拡大しフィルタリングを行う。
【００７３】
本ステップは、訓練支援装置の収集手段によって実行され、具体的にデバイス実施例における記述を参照することができ、ここで重複に述べない。
【００７４】
ステップ６０２において、拡大及びフィルタリングしてからの筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成する。
【００７５】
本ステップは、訓練支援装置の主制御手段によって実行され、具体的には図７に示すように以下の子ステップを含む。
【００７６】
ステップ７０１において、拡大及びフィルタリングを行った筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタルの筋肉電気信号を得る。
【００７７】
本ステップは、訓練支援装置の主制御手段におけるＡＤＣによって実行する。
【００７８】
ステップ７０２において、デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定する。
【００７９】
本ステップは、主制御手段における処理モジュールによって実行し、具体的に、デジタル筋肉電気信号を分析し、今度の動作の各指標を得、例えば動作の正確度、緊張感、リズム正確性等の指標を得、具体的な指標は具体的な訓練項目によって定める。今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、最適な筋肉電気信号を確定する。
【００８０】
その意外に、更に九軸センサーが収集した運動データーを結合して最適な筋肉電気信号を確定してもよい。
【００８１】
ステップ７０３において、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を等価化してもよい。
【００８２】
本ステップも同じように主制御手段における処理モジュールによって実行し、パワー等価化の方式を利用して、最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とする。好ましいのは、当該周期信号の周波数は筋肉電気信号周波数の２倍以上である。
【００８３】
上述の周期信号は、正弦波、方形波等であってもよい。固定のサンプリング周波数で、サンプリングポイント毎に対応する筋肉電気信号の強度を得る。刺激信号の周波数が筋肉電気信号の周波数と一致していない可能性もあるので、好ましくは筋肉電気信号の周波数の二倍以上であり、そのためサンプリングポイントの時間間隔に二つ以上の周期の刺激信号を発射することができる。刺激信号のパワーは振幅と緊密に関連し、周期毎の最適な筋肉電気信号の強度に基づいて対応する強度で二つの周期以上の刺激信号の振幅に等価化する。
【００８４】
周期信号を拡大するに利用する拡大倍数Ｇは、Ｖ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、Ｖは最適な筋肉電気信号の最高強度で、Ｒは人体の等価抵抗であり、Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である。
【００８５】
ステップ７０４において、刺激信号をデジタルシグナル変換する。
【００８６】
本ステップは、主制御手段におけるＤＡＣモジュールによって実行する。
【００８７】
続いて、図６を参照すると、ステップ６０３において、前記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる。
【００８８】
本ステップは、肌電収集デバイスの放電手段によって実行される。まず、刺激信号をバイポーラ信号に変換し、バイポーラ信号を電圧制御定電流源の入力信号として、電圧制御定電流源から出力する刺激電流を得て、最後に放電電極によって刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる。
【００８９】
本発明で提供する前記訓練支援装置及び訓練支援方法は、例えばピアノ、ギター等の楽器訓練に適用し、コルフ、テニス等の運動の訓練にも適用する。
【００９０】
本発明で提供する幾つの実施例で開示したシステム、装置及び方法は、他の方式によって実現できるのは理解すべきである。例えば、以上に記載した装置の実施例はただ例示的なもので、例えば、前記手段の分割はただロジック機能の分割で、実際に実現する時は他の分割方式によってもよい。
【００９１】
前記で分離部材として説明した手段は、物理上で分離したものであってもよく分離しなかったものであってもよい。実際の必要によってその中の一部または全部手段を選択して本実施例の方案の目的を実現してもよい。
【００９２】
また、本発明の各実施例における各機能手段は一つの処理モジュールに集積してもよく、各手段が物理上で単独に存在してもよく、二つ又は二つ以上の手段を一つの手段に集積してもよい。前記集積した手段は、ハードウェアの形式に実現してもよく、ハードウェアにソフトウェアの機能手段を結合する形式で実現してもよい。
【００９３】
上記のソフト機能手段の形式で実現した集積した手段は、一つのコンピューターがアクセスできる記憶媒体に記憶してもよい。前記ソフト機能手段は一つの記憶媒体に記憶してもよく、複数の命令を含んで一つのコンピューターデバイス（パーソナルコンピューター、サーバー、又はネットワークデバイス等）又は処理モジュール（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって、本発明の各実施例の前記方法の一部のステップを実行させてもよい。前記記憶媒体は、Ｕディスク、ポータブルハードウェア、読み出し専用メノリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、ディスク又は光ディスク等の複数のプログラムコードを記憶できる媒体を含む。
【００９４】
前記はただ本発明の好ましい実施例であり、本発明を制限するものではなく、本発明の主旨及び原則の範囲で行ったいずれの修正、等価置換、改良等は、全部本発明の範囲に属する。
［項目１］
収集手段、主制御手段及び放電手段を含み、
上記収集手段は、ユーザーの特定部位の動作過程での筋肉電気信号を収集し、拡大及びフィルタリングして上記主制御手段へ出力し、
上記主制御手段は、受信した筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、刺激信号を上記放電手段に出力し、
上記放電手段は、上記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、上記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる
訓練支援装置。
［項目２］
上記収集手段は、検出電極、拡大モジュール及びフィルタリングモジュールを含み、
上記検出電極は、ユーザーの特定部位に設置されて、ユーザーの特定部位の筋肉電気信号を収集し上記拡大モジュールへ出力し、
上記拡大モジュールは、上記筋肉電気信号を拡大処理して上記フィルタリングモジュールへ出力し、
上記フィルタリングモジュールは、上記拡大モジュールが出力した筋肉電気信号をフィルタリング処理して上記主制御手段へ出力する
項目１に記載の訓練支援装置。
［項目３］
上記主制御手段は、シグナルデジタル変換モジュール、処理モジュール及びデジタルシグナル変換モジュールを含み、
上記シグナルデジタル変換モジュールは、上記収集手段が出力した筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て上記処理モジュールへ出力し、
上記処理モジュールは、受信したデジタル筋肉電気信号を利用して最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号で対等的な刺激信号を得て、刺激信号をデジタルシグナル変換モジュールへ出力し、
上記デジタルシグナル変換モジュールは、受信した刺激信号をデジタルシグナル変換して上記放電手段へ出力する
項目１に記載の訓練支援装置。
［項目４］
当該訓練支援装置は、さらに通信手段を含み、
上記処理モジュールは、最適な筋肉電気信号を確定する時に、具体的に、収集した筋肉電気信号を上記通信手段を介して端末デバイスへ発送し、上記端末デバイスから返送された刺激信号を上記通信手段を介して獲得し、上記刺激信号は、上記端末デバイスが収集した筋肉電気信号を分析し比較して最適な筋肉電気信号を確定してから最適な筋肉電気信号を利用して等価化して得たものであり、または、収集した筋肉電気信号を分析し比較して最適な筋肉電気信号を確定し、上記通信手段を介して上記最適な筋肉電気信号を端末デバイスへ発送し、上記端末デバイスから返送された刺激信号を上記通信手段を介して獲得し、上記刺激信号は、上記端末デバイスが上記最適な筋肉電気信号を利用して等価化して得たものである
項目３に記載の訓練支援装置。
［項目５］
上記処理モジュールは最適な筋肉電気信号を確定する時に、具体的に、受信したデジタル筋肉電気信号を分析して、今度の動作の各指標を得て、今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、その中の最適な筋肉電気信号を確定する
項目３または４に記載の訓練支援装置。
［項目６］
上記処理モジュールは、最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化して得る時に、具体的に、上記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とする
項目３に記載の訓練支援装置。
［項目７］
上記周期信号の周波数は筋肉電気信号の周波数の二倍以上である
項目６に記載の訓練支援装置。
［項目８］
上記処理モジュールが上記周期信号を拡大する時に利用した拡大倍数ＧはＶ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、上記Ｖは上記最適な筋肉電気信号の最高強度であり、Ｒは人体の等価抵抗であり、上記Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である
項目６に記載の訓練支援装置。
［項目９］
この訓練支援装置は、さらに九軸センサーを含み、
上記九軸センサーは、収集ユーザーの運動データーを収集して上記処理モジュールへ出力し、
上記処理モジュールは、さらに上記運動データーを結合して最適な筋肉電気信号を確定する
項目３に記載の訓練支援装置。
［項目１０］
上記放電手段は、正向加算機、電圧制御定電流源及び放電電極を含み、
上記正向加算機は、上記主制御手段から出力した刺激信号をバイポーラ信号に変換し、上記バイポーラ信号を上記電圧制御定電流源へ出力し、
上記電圧制御定電流源は、入力したバイポーラ信号に従って対応する刺激電流を出力し、
上記放電電極は、上記電圧制御定電流源から出力した刺激電流をユーザーの特定部位に作用させる
項目３に記載の訓練支援装置。
［項目１１］
上記収集手段と上記放電手段にはそれぞれＮのチャネルが存在し、上記Ｎは１より大きい正整数であり、上記収集手段のチャネルと上記放電手段のチャネルはそれぞれ一対一に対応し、
上記放電手段は、さらに、上記主制御手段の制御によってチャネルを選択し、上記正向加算機が出力するバイポーラ信号を時分割に対応するチャネルの電圧制御定電流源モジュールに順序に発送するマルチ選択モジュールを含む
項目１０に記載の訓練支援装置。
［項目１２］
上記収集手段における検出電極と上記放電手段における放電電極は、周波数分割の方式で差分電極を共有する
項目１に記載の訓練支援装置。
［項目１３］
ユーザーの特定部位の動作実施過程での筋肉電気信号を収集して、上記筋肉電気信号を拡大及びフィルタリングし、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成し、
上記刺激信号に基づいて刺激電流を形成し、上記刺激電流をユーザーの特定部位に作用させることを含む
訓練支援方法。
［項目１４］
上記拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号に基づいて最適な筋肉電気信号を確定し、最適な筋肉電気信号を利用して刺激信号を形成するには、
拡大及びフィルタリングした筋肉電気信号をシグナルデジタル変換して、デジタル筋肉電気信号を得て、
上記デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定し、
最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化し、
上記刺激信号をデジタルシグナル変換することを含む
項目１３に記載の訓練支援方法。
［項目１５］
上記デジタル筋肉電気信号を分析し比較して、最適な筋肉電気信号を確定するには、
上記デジタル筋肉電気信号を分析して、今度の動作の各指標を得、
今度の動作の筋肉電気信号と以前の動作の筋肉電気信号の各指標を比較して、最適な筋肉電気信号を確定することを含む
項目１４に記載の訓練支援方法。
［項目１６］
上記最適な筋肉電気信号で刺激信号を等価化するには、
上記最適な筋肉電気信号のパワーにマッチングする周期信号を確定し、当該周期信号を拡大して刺激信号とすることを含む
項目１４に記載の訓練支援方法。
［項目１７］
上記周期信号の周波数は筋肉電気信号の周波数の二倍以上である
項目１６に記載の訓練支援方法。
［項目１８］
上記周期信号を拡大する時に利用する拡大倍数ＧはＶ＊Ｇ＜Ｒ＊Ｉを満足し、上記Ｖは上記最適な筋肉電気信号の最高強度であり、Ｒは人体の等価抵抗であり、上記Ｉは人体が痛感なしに受けられる刺激電流強度である
項目１６に記載の訓練支援方法。
［項目１９］
さらに、九軸センサーでユーザーの運動データーを収集し、上記最適な筋肉電気信号を確定する時にさらに上記運動データーを結合することを含む
項目１３に記載の訓練支援方法。
［項目２０］
上記刺激信号に基づいて刺激電流を形成するには、
上記刺激信号をバイポーラ信号に変換し、
上記バイポーラ信号を電圧制御定電流源の入力信号として、電圧制御定電流源が出力する刺激電流を得ることを含む
項目１３に記載の訓練支援方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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