3 / 14
Биоинформационная система с классификатором движения лучезапястного сустава…
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6
73
Рис. 2.
Расположение электродов (датчиков ЭМГ-сигнала):
а
— внешняя сторона предплечья;
б
— внутренняя сторона предплечья;
1
,
2
,
3
— номера датчиков
Данный выбор расположения электродов обусловлен расположением в ука-
занных местах точек с характерной активностью, что отмечено в ряде работ [1, 8, 9].
Сигналы сокращения мышц регистрируются в режиме реального времени с
помощью датчиков Muscle Senor v3 kit и платы Arduino Uno [1], предназначен-
ной для считывания аналоговых ЭМГ-сигналов с датчиков и передачи их в пер-
сональный компьютер. Для предварительной обработки (фильтрации) сигналов
и выявления признаков, определяющих тип движения, используется проблем-
но-ориентированное ПО, разработанное в системе LabVIEW [1, 4], в котором
реализован ряд алгоритмов цифровой обработки сигналов [1]. Полученные
признаки движения передаются в подсистему распознавания, реализованную с
использованием классификатора на основе нечеткой логики. Результатом рас-
познавания является тип движения лучезапястного сустава, который преобра-
зуется в сигналы управления исполнительными устройствами через интерфей-
сы платы Arduino Uno. Таким образом, может быть реализовано управление
устройством специального назначения (УСН), которое, как правило, является
механическим «повторителем» движений (биопротезом). Блок-схема процесса
сбора и обработки данных ЭМГ представлена на рис. 3.
Рис. 3.
Блок-схема процесса сбора и обработки данных ЭМГ
Типичные ЭМГ-сигналы трех датчиков на предплечье, соответствующие
процессу сгибания — разгибания («качания») лучезапястного сустава, представ-
лены на рис. 4.