什么是表面肌电信号？表面肌电信号（surface electromyography signal，sEMG）是通过电极从肌肉表层记录的神经肌肉系统活动的一维时间序列信号。其变化与参与活动的运动单位数量、活动模式和代谢状态等因素相关，能够实时且准确地反映肌肉的活动和功能状态，且在进行检测时不会对肌肉造成损伤。

原始表面肌电图信号在进行后续分析之前，需经过一系列预处理步骤，包括：

1. 滤波

• 高通滤波（5-10Hz）：消除呼吸等低频干扰
• 低通滤波（400-500Hz）：抑制肌纤维震颤高频噪声
• 工频陷波：采用IIR数字滤波器消除50Hz/60Hz电力干扰

2. 基线漂移校正

• 硬件补偿：设备内置温度/湿度漂移自动校正
• 软件算法：基于静息段数据（建议取前三秒）计算基线偏移量，采用线性拟合或多项式回归实现动态补偿

3. 信号整流技术

• 全波整流：保留完整信号特征，适用于iEMG分析
• 半波整流：侧重爆发性肌电检测，用于AMG参数计算

4. 数据归一化

通过这些预处理步骤，表面肌电信号能够提供肌肉收缩的激活时间、顺序及振幅等参数。常用的分析方法包括时域分析、频域分析、时频联合分析及非线性分析法。

时域分析

时域分析反映了sEMG信号在不同时间的振幅变化。关键指标包括：

• 积分肌电（IEMG）：反映特定时段内运动单元的放电总量，显著与肌张力变化相关。
• 均方根振幅（RMS）：动态均值的肌肉收缩强度指标。
• 平均振幅（MA）：反映运动单位募集数量与放电同步性的重要指标。

频域分析

频域分析通过快速傅里叶变换解析sEMG信号的频谱，提供肌电频谱的强弱信息。重要指标包括：

• 平均功率频率（MPF）：对低负荷收缩敏感，疲劳状态下衰减率为0.8-1.2Hz/min。
• 中值频率（MF）：具有优良的抗干扰能力，适合长期监测。

非线性分析

非线性分析通过分形维数、样本熵及李雅普诺夫指数等指标评估肌肉收缩的复杂度与神经控制的稳定性。

无线表面肌电技术的应用

得益于其无创、实用和便捷的特点，表面肌电技术在骨科、运动医学、康复训练和神经科学等领域得到了广泛应用，成为分析与辅助诊断的重要工具。

例如，在中风后的恢复过程中，sEMG可用于监测患侧肌肉的残余电活动，指导机器人辅助训练或功能性电刺激（FES）以促进运动功能的重建。在脊髓损伤的评估中，sEMG能帮助制定下肢肌肉激活训练方案以提高运动控制能力。

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该系统配备友好的软件界面，用户可进行实用的数据处理和分析，包括信号滤波、归一化及多种统计分析，大大增强了在生物医疗研究中的应用效果。

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