ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ И ВЫДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТ

Аннотация: В данной статье рассматриваются способы получения электромиографического сигнала, а также различные методы извлечения признаков и обработки электромиограммы.

Ключевые слова: ЭМГ сигнал, электромиография, электромиограмма, извлечение признаков, методы обработки.

Электромиография — это регистрация электрических процессов в мышцах, т. е. запись потенциалов действия мышечных волокон, которые заставляют ее сокращаться. Поверхностная электромиограмма суммарно отражает разряды двигательных единиц, вызывающих сокращение. Помимо этого, миограмма выступает индикатором мышечного напряжения. Иногда в мышцах и в их работе появляются отклонения, такие как воспаление, мышечная дистрофия, повреждение периферических нервов, что, собственно, и отражается на электромиограмме. Сигналы ЭМГ регистрируются в основном двумя видами электродов: инвазивными (игольчатыми) и неинвазивными (поверхностными). Игольчатые электроды используются для регистрации потенциалов отдельных мышечных волокон, а поверхностные, в свою очередь, используются для комплексного анализа мышечного возбуждения на поверхности кожи .

Основной проблемой распознавания образов ЭМГ являются шумы, особенно, когда частотная характеристика шума является случайной. Основные типы шумов, возникающих при съёме показаний ЭМГ: артефакты движения кабеля и электрода, электродный шум, помехи от линий переменного тока, шум от электронного инструмента, случайные шумы.  Первые три вида шумов можно избежать, используя питание от аккумуляторов или батареек вместо переменного тока от сети, использовать полосовой фильтр, а также надёжно фиксировать электроды и использовать оборудование высокого качества. Однако, белый гауссовский шум, который возникает при суммировании статистических белых шумов, не может быть удалён полностью. Широкая полоса частот и случайная частотная характеристика шума в этой группе являются основной причиной, затрудняющей удаление. Кроме того, амплитуда шума больше, чем амплитуда сигнала поверхностной ЭМГ. Амплитуда необработанного сигнала составляет около 50 мкВ - 100 мВ. В данной статье представлены различные функции для обработки «сырой» ЭМГ, предлагается выбор функций, которые обеспечат минимизацию белого шума и изменят существующую ЭМГ с целью выделения полезных свойств.

Для получения сигнала использовалась программа для визуализации и обработки сигналов LGraph 2. Сигнал отображает изменение потенциалов на мышцах предплечья здорового человека с нормальными показателями (рисунок 1).

Cигнал получен с помощью платы EKG-EMG SHIELD OLIMEX и АЦП Е-14-140-М.

Существуют разные методы для выделения признаков во временной области. Выделение признаков - важный шаг в процессе обработки ЭМГ. Для получения наиболее достоверных результатов извлекаемый признак должен иметь достаточное количество информации и предоставлять значимые свойства сигнала, а также в тоже время быть достаточно простым в отношении скорости проведения вычислений. Исходный сигнал сегментировался интервалом в 20 мс.

Всем вышеперечисленным требованиям отвечает лишь несколько признаков во временной области. В качестве признаков описаны двенадцать величин (параметров) во временной области, измеренных как функции времени: интегральная (или комплексная) ЭМГ; среднее абсолютное значение; модифицированное среднее абсолютное значение 1; модифицированное среднее абсолютное значение 2; среднее абсолютное значение наклона кривой (конечные разности); суммирование элементарных площадей; дисперсия сигнала; среднеквадратичное отклонение; длина сигнала; частота пересечения нуля; изменение знака наклона; амплитуда Уиллисона.

Функции этой группы обычно используются в качестве признака для определения точки начала мышечной активности.

Опишем эти признаки подробнее. 1. Интегральная (или комплексная) ЭМГ (IEMG) определяется как сумма абсолютных значений амплитуды сегментов ЭМГ сигнала. Как правило, интегральная ЭМГ используется в качестве признака для определения точки начала мышечной активности. Может быть выражена так: 𝐼𝐸𝑀𝐺=∑|𝑥𝑛|,(1)𝑁𝑛=1

где  𝑁 - обозначает длину сигнала, а 𝑥𝑛 - представляет амплитуду сегментов ЭМГ-сигнала. 2. Среднее абсолютное значение (MAV) аналогично средневыпрямленному значению (ARV). Рассчитывается путём усреднения абсолютного значения сигнала ЭМГ. Определяется, как 3. Модифицированное среднее абсолютное значение 1 (MMAV1) является расширенной версией MAV и использует функцию окна 𝜔𝑛. Он показан, как 4. Модифицированное среднее абсолютное значение 2 (MMAV2) аналогично MMAV1. В этом методе окно улучшено, используя непрерывную функцию окна 𝜔𝑛. 5. Среднее абсолютное значение наклона кривой (конечные разности) (MAVSLP) - представляет собой модифицированную версию среднего абсолютного значения и определяет различия между средним значением модуля соседних сегментов. Вычисляется, как 6. Суммирование элементарных площадей (SSI) использует энергию сигнала ЭМГ, как функцию. Его можно выразить, как 7. Дисперсия сигнала (VAR) использует мощность сигнала ЭМГ, как функцию. Как правило, дисперсия представляет собой среднее значение квадрата отклонения этой переменной. Однако среднее значение сигнала ЭМГ близко к нулю. Вследствие этого дисперсия ЭМГ может быть рассчитана по формуле: 8. Среднеквадратичное отклонение (RMS) используется при обработке ЭМГ, представляет собой регистрацию постоянного мышечного усилия, и может быть выражено, как 𝑅𝑀𝑆=√1𝑁∑𝑥𝑛2𝑁𝑛=1,(8)

Сравнение признаков среднеквадратичного отклонения (СКО) и среднего абсолютного значения описано в литературе . Экспериментально обнаружили, что использование в теоретическом и экспериментальном исследовании среднее абсолютное значение равноценно или лучше, чем применение СКО. Однако при применении индекса мощности, использование СКО остаётся предпочтительным. 9. Длина сигнала (WL) - это совокупная длина сигнала во временном сегменте. Она связана с амплитудой, частотой и временем сигнала. Выражается, как

Все вышеперечисленные функции, 1 - 9, вычисляются на основании амплитуды сигнала ЭМГ. По экспериментальным данным картина этих признаков схожа.

10. Частота пересечения нуля (ZC) - определяется количеством пересечений ЭМГ-сигналом нулевой линии в пределах окна. Этот показатель является простой мерой, связанной с частотой и сложностью сигнала. Для устранения влияния фоновых шумов при обработке сигнала вводится порог. 11. Изменение знака наклона (SSC) аналогично ZC. Это ещё один способ представления частотной информации сигнала ЭМГ. Количество изменений между положительным и отрицательным наклоном среди трех последовательных сегментов выполняется с помощью пороговой функции для предотвращения помех в сигнале ЭМГ. 12. Амплитуда Уиллисона (WAMP) - это количество раз, когда разность между амплитудой сигнала ЭМГ среди двух соседних сегментов превышает заданный порог для уменьшения шумовых эффектов, аналогичных ZC и SSC.