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采用实时性较好的TMS320C6748型DSP代替Matlab对表面肌电(SEMG)进行数据采集并分析,实现对肌电参数的实时检测。利用频域特征提取方法进行肌肉疲劳分析,分别对同种算法在不同平台的计算结果进行分析对比,并对肌电信号疲劳分析有效性进行了研究,得出TMS320C6748浮点型DSP能够作为监测设备,对运动员肌肉疲劳状态及一些患有肢体障碍需要肌力恢复的患者进行实时监测。
Abstract：TMS320C6748 DSP is used to take the place of Matlab to analyzes the data obtained from the surface electromyography(SEMG). The method of frequency domain to do feature extraction is used to analyze the electromyography fatigue,the results of the same algorithm on different platforms are discussed, and the validity of the fatigue analysis of EMG signals is studied. Thus, it can be designed as a medical recovery device to monitor athletes and some patients with limb disorders needing to recover their strength of muscle.
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基本信息:
中图分类号:TP274.2
引用信息:
[1]陈涛,赵丽.表面肌肉疲劳检测算法的DSP实现[J].天津职业技术师范大学学报,2015,25(04):22-25.
基金信息:
国家自然科学基金资助项目(61178081);; 国家高技术研究发展计划项目(“863”计划)(2015AA033303);; 天津市应用基础与前沿技术研究计划重点项目(14JCZ DJC36300);; 天津职业技术师范大学科研发展基金项目(KTY11-09)
2015-12-28
2015-12-28