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- 来自专栏云深之无迹
可穿戴超声肌电系统硬件设计.第二弹
昨天的文章是 24 年发的，是一个子刊：新型可穿戴超声肌电（Echomyography, EcMG）系统硬件设计（带一丢丢软件） 今天这篇是 23 年的，是这个工作的前作： 23 巧的是，作者也在我的列表里面蹲着 这些是完整的器件 这个器件找半天 给到 ADC 一个开关 这次给到的切换不是使用的 MOS 一个开关 用于控制是否将当前 RF 输出送入 ADC 提供可编程的“通道选择”能力（支持多路收发切换） 可软件控制采样窗口或对多个输入进行轮询 负压生成是使用了这个 利用电荷泵结构将 3.7V 电池电压反相为约 -3V ~ -5V，用于形成双极性高压驱动（+HV/-HV），通过 MOSFET 控制输出到 PZT 换能器。 升压使用了经典的 BOOST 架构 这里使用了 MSP 的图，下次写他们的软文 OK，以后学电源 这一段将外部输入的 Trig 信号转换为干净整形的脉冲控制信号 freq，用于触发下方的高压 MOSFET
27310编辑于 2025-04-21 - 来自专栏云深之无迹
新型可穿戴超声肌电（Echomyography, EcMG）系统硬件设计（带一丢丢软件）
前面的调理和数字采集部分 AFE MCU 用了两个，一个是时序控制，一个是 ADC 以及发送和计算 DFE 后面是 DCDC 和驱动部分 4 层板 超声的频率就是高哇 TR 开关是防止电压回流把 ADC 再次汇总一下 Bom 还有一部分是波形生成 电压高达 100V 以上 MOS 管是这个 升压转换是这个 芯片参数 通过一个基于 MIC2171 PWM 控制器 的 Boost 升压电路，结合大电感 L20 个人感觉应该不是很危险，因为能量不高 当然了，需要使用精密的时序控制，其实定时器就可以了 这些是控制的波形作用 详细的作用 // 初始化函数 function system_init(): setup_GPIO () // 设置输出控制引脚：BOOST_EN, PULSE, TR_CTRL, etc. transmit_to_ESP32() // 通知ESP32将数据通过Wi-Fi发送 enter_low_power_mode() // 等待下一帧（降低功耗） 给出一段类似的时序控制
34600编辑于 2025-04-19 - 来自专栏biosignalsplux
用 BITalino 可视化生理信号并玩肌电控制版 Pong 游戏
生理信号（如心电图 ECG、肌电图 EMG、皮肤电 EDA 等）长期用于医疗、康复、心理研究等专业领域，但通过像 BITalino 这样的开源平台，它们正变得越来越亲民，进入创客空间、课堂乃至游戏开发者手中 本篇文章将结合一个非常有趣的案例： 我们将使用 BITalino 采集肌电信号（EMG），控制经典 Pong 游戏中的球拍移动；同时也会讲解如何通过 Processing 将包括心电、肌电等多种信号实时图形化 二、设备准备 BITalino (r)evolution Board EMG（肌电）传感器模块 Bluetooth Dongle 或内置蓝牙 PC USB 电源线（或电池） 电脑（Windows createWriter("data.csv");output.println("时间戳,ECG,EDA,EMG,...");...output.flush();output.close();四、项目 2：肌电控制 五、拓展建议 使用 两个 EMG 通道 实现“左右肌群”分别控制上下移动。 替换为 心跳（ECG）触发事件，做出冥想小游戏。
28510编辑于 2025-06-25 - 来自专栏大数据文摘
日本电气通信大学新型「自适应肌电假肢」问世，不训练就能拾取物体！
为了克服这个问题，日本电气通信大学研究人员针对于肌电假肢提出了一种训练学习模型来预测患者关节运动，该模型通过采用不同的传感器（肌电、触觉、被抓物体等），可以获取各类输出信号，从而实现对肌电假肢的闭环控制 ——自适应手部运动意图识别 肌电假肢是以人体肌肉电信号为控制源的新型假肢，也是最近几十年来学界研究的热点，通过在残肢表面贴列电极传感器，通过捕捉肌电信号并将其用于控制意图的识别，并将识别出的意图转化为控制信号 不同的手势对应输出不同肌电信号 在肌电假肢的传统控制方法中，都无法通过肌电控制来实现手的工作/关闭状态的切换。 但如果可以通过预测关节的移动可以实现自适应抓取，从而实现对肌电假肢的控制，这种控制可以实现对各种物体的自适应抓取。 控制过程则是通过传感器的反馈和优化后的控制器参数准确对肌电假肢进行精准控制，并抓取不同形状以及尺寸的目标物体。 肌电假肢的训练模型 研究人员通过测量肌电信号，验证了所设计的控制器的有效性。
66410编辑于 2023-04-10 - 来自专栏云深之无迹
肌电传感器运放选型
α运动神经元在控制人体骨骼肌活动中起到了主导作用，其通过支配骨骼肌的梭外肌纤维，使得肌纤维拥有进行收缩的功能，从而产生肌肉活动。 sEMG信号源于大脑运动皮层控制之下的脊髓α运动神经元的生物电活动，形成于众多外周运动单位电位在时间和空间上的总和，信号的振幅和频率特征变化取决于不同肌肉活动水平和功能状态下的运动单位活动同步化、肌纤维募集 阿哲，好像是蛮适合肌电处理的那就用这个吧。 因此电极宜贴放在肌电发放最强的肌腹部，以减少邻近肌肉的肌电干扰(串音)。采用较小的电极可提高选择性，但会增加电极与皮肤间的接触阻抗。 另外，其实这个电极才是最大的技术点 手语是听障人士彼此沟通的桥梁。 有一个扩展的接口 这个接口处的电路还设计不错 下面是INA的REF有点奇怪的接法 通过一个隔离输出 美国专利商标局授予的一项名为 "来自可穿戴设备运动和手势输入 "的专利中，苹果完善了它在2019年11
1K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏喵了个咪的博客空间
zephir-(11)流程控制语句
#zephir-流程控制语句# ##前言## 先在这里感谢各位zephir开源技术提供者 ZEPHIR实现了一个简化的控制结构语句,类似的语言如C，PHP等,那么今天就和笔者一同来学习zephir的流程控制语句把 let n = 40; loop { let n -= 2; if n % 5 == 0 { break; } echo x, "\n"; } ##for语句## “for”是一种控制结构
77240发布于 2018-03-02 - 来自专栏Rust入门笔记
【Rust学习】11_match控制流
前言Rust 有一个非常强大的控制流结构，称为 match，它允许你将一个值与一系列模式进行比较，然后根据哪个模式匹配来执行代码。
40400编辑于 2024-11-12 - 来自专栏面向加薪学习
11.Go语言-流程控制
11. 流程控制 所谓流程控制就是指“程序怎么执行”或者说“程序执行的顺序”。程序整体上确实是从上往下执行，但又不单纯是从上往下。 流程控制可分为三类： 顺序执行。 := 5 switch month { case 1, 3, 5, 7, 8, 10, 12: fmt.Println("该月份有 31 天") case 4, 6, 9, 11 switch month := 5; month { case 1, 3, 5, 7, 8, 10, 12: fmt.Println("该月份有 31 天") case 4, 6, 9, 11 使用 fallthrough 语句可以在已经执行完成的 case 之后，把控制权转移到下一个 case 的执行代码中。fallthrough 只能穿透一层，不管你有没有匹配上，都要退出了。 ，可以利用其让控制变量增量或减量。
78430编辑于 2022-09-04 - 来自专栏刘旷专栏
双11：快递涨价趁火打劫，电商叫苦？
5 (2).jpg 双11大战来临，除了各大电商平台之间的明争暗斗，一个比较大的看点就是快递涨价。 十一前夕就已经传闻各大快递公司今年双11期间要涨价，在各大电商平台备战双11之际，中通就率先打响涨价第一枪。 电商：趁火打劫 其实，双11期间，快递体验之痛不仅仅只是消费者，各大电商平台以及一众商家也为之苦恼不已。 但是面临快递在双十一期间的涨价，电商和商家又大多只能表示无奈，在他们看来，快递在双11期间的涨价无异于趁火打劫。 三通一达已经基本被阿里巴巴所控制，即便大多接受了阿里巴巴的投资和入股，但是其根本原因在于不接受没办法，三通一达的主要快递订单来自于淘宝，只能被迫接受菜鸟的收编。
1.2K40发布于 2019-10-17 - 来自专栏BCI脑机接口
基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用：现状、挑战与未来方向（二)
后者将允许用户根据自己的喜好从一个控制信号平稳地切换到另一个控制信号。 有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类，如特定的应用/设备（如假肢、外骨骼、轮椅）或输入处理方法。 这些老年人的身体和精神状况一整天都在变化，在某些情况下由于身体疲惫可能会出现肌肉疲劳，在这种情况下，有必要设计基于肌电的控制方法来处理肌肉疲劳状态的影响。 有报道称，这种将肌肉和大脑信号融合为混合BCI的尝试，根据用户的可用性和可靠性，将肌电图和脑电图并行使用在一个手动控制任务中，通过16个脑电通道测量脑电信号，记录右、左前臂屈伸四个通道的肌电活动。 基于肌电图和脑电图的分类器输出，在第一种方法中，使用等平衡的融合权值来组合肌电和脑电分类器的输出；在第二种方法中，对贝叶斯融合方法进行了测试。 本研究的主要目的是评估使用肌电图（EMG）和来自EEG信号的P300特征来控制辅助技术软件的混合BCI接口。用8个脑电通道（按10-20系统）和2个肌电电极分别测量EEG和EMG信号。
1.3K30发布于 2020-12-23 - 来自专栏biosignalsplux
BITalino：面向开发者与科研人员的开源生理信号采集平台
可连接手机/PC 锂电池供电：具备 320–700mAh 电池，支持 USB 充电 原型扩展区域：保留面包板接口，便于接入外部元件 执行器模块：板载 LED、蜂鸣器、DAC，支持外设控制 可读取多通道信号并输出模拟/数字控制信号 BITalino 自带缓存机制，即使短时断连，也不会造成数据丢失。 Arduino 兼容方案：直接读取传感器模拟输出 Python 示例代码： python复制编辑from bitalino import BITalino device = BITalino("00:11 五、典型应用场景 ✅ 教学实验 心电、脑电、肌电实验教学 生理信号分析课程实践 情绪识别与人机交互演示 ✅ 快速原型开发 肌电控制机械臂/门锁 EEG 驱动的注意力反馈系统 如果你正在寻找一套能快速验证生理信号相关想法的平台，不妨尝试一下 BITalino —— 用几百块就能开启脑电、心电、肌电的探索之旅。
41610编辑于 2025-06-19 - 来自专栏搜云库技术团队
解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统
背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。 2、数据控制模块将goodsId_start改为1，标志秒杀开始。 因此可以控制接受下单数的比例。 利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功参与下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。 因此，数据控制模块需要定时将数据库中的数据进行一定的计算，同步到主从版Redis，同时再同步到读写分离的Redis，让更多的流量进来。
1.9K20发布于 2019-11-04 - 来自专栏Go语言指北
Go通关11：并发控制神器之Context
下班咯~~~ Context 介绍 Context 是并发安全的，它是一个接口，可以手动、定时、超时发出取消信号、传值等功能，主要是用于控制多个协程之间的协作、取消操作。 语言提供了函数来生成不同的 Context，通过这些函数可以生成一颗 Context 树，这样 Context 就可以关联起来，父级 Context 发出取消信号，子级 Context 也会发出，这样就可以控制不同层级的协程退出
69730发布于 2021-08-18 - 来自专栏暴走大数据
解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统
大数据技术与架构 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。 2、数据控制模块将goodsId_start改为1，标志秒杀开始。 因此可以控制接受下单数的比例。 利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功参与下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。 数据控制模块管理秒杀数据同步 最开始，利用读写分离Redis进行流量限制，只让部分流量进入下单。对于下单检验失败和退单等情况，需要让更多的流量进来。
1.4K20发布于 2019-11-05 - 来自专栏脑机接口
智能康复 | 康复机器人的意图识别技术
康复机器人是非常重要的康复方式，目前多通过硬件来控制：如机械按钮、操纵杆、平板电脑等。硬件控制的优点是稳定明确，但患者接受的是被动运动。 巴西研究者已经通过脑机接口控制外骨骼机器人的方式，实现了令人惊讶的显著有效性。 二、肌电信号意图识别 运动意图从运动皮质产生，向下传递。 通过表面肌电信号的采集，我们提前识别出患者的运动意图。这种方式非常适合肌肉软瘫、神经肌接头疾病、重症肌无力等肌肉本身疾病的功能康复，以及生活辅助、肌电假肢等应用场景。 高密度表面肌电的识别更具价值。 三、力传感器意图识别 力传感器意图识别分为力矩传感器和压电传感器。肌肉收缩带动关节运动，进而对传感器施加了力，传感器也就采集到了患者的运动意图。 脑电意图识别多用于康复早中期，也就是常说的“脑机接口”，后期使用效果也不错。肌电意图识别多用于康复中后期和假肢辅具，力矩传感器意图识别多用于康复后期。
1.5K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏业余草
解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统
原文链接：http://t.cn/EAlQqQD 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。 2、数据控制模块将goodsId_start改为1，标志秒杀开始。 因此可以控制接受下单数的比例。 利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功参与下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。 因此，数据控制模块需要定时将数据库中的数据进行一定的计算，同步到主从版Redis，同时再同步到读写分离的Redis，让更多的流量进来。
1.6K21发布于 2019-11-04 - 来自专栏大数据成神之路
解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统
背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。 2、数据控制模块将goodsId_start改为1，标志秒杀开始。 因此可以控制接受下单数的比例。 利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功参与下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。 数据控制模块管理秒杀数据同步 最开始，利用读写分离Redis进行流量限制，只让部分流量进入下单。对于下单检验失败和退单等情况，需要让更多的流量进来。
1.5K30发布于 2019-11-07 - 来自专栏程序IT圈
解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统
来源：t.cn/EAlQqQD 背景 秒杀的特征 秒杀系统 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。 数据控制模块将goodsId_start改为1，标志秒杀开始。 因此可以控制接受下单数的比例。 利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功避免下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。 因此，数据控制模块需要定时将数据库中的数据进行一定的计算，同步到主从版Redis，同时再同步到读写分离的Redis，让更多的流量进来。
1.7K10发布于 2021-01-20 - 来自专栏Shimmer3
基于 Shimmer3 EMG 的五指机械手控制系统设计与实现
系统整体使用 MATLAB 进行信号处理与识别，通过 Arduino 控制五个伺服电机驱动机械手五指，实现自然的肌电控制。 二、系统构成模块说明Shimmer3 EMG肌电采集传感器，支持蓝牙/USB 数据传输，采样率高达 1024HzMATLAB用于信号读取、带通滤波、特征提取（如 RMS）、模式识别与指令生成Arduino UNO接收 MATLAB 发出的串口指令，驱动对应伺服电机动作5指机械手每个舵机控制一根手指的屈伸动作，实现肌电驱动手势控制 本文以单通道 EMG 作为示范，便于初学者理解，但可拓展至多通道或更复杂的模式识别 end可根据用户的肌电幅值个性化设定阈值，或使用机器学习模型实现更智能识别。 七、总结Shimmer3 EMG 模块在稳定性与信噪比方面表现出色，结合 MATLAB 与 Arduino 可快速实现基于肌电的控制系统。
38300编辑于 2025-06-24 - 来自专栏镁客网
「镁客·请讲」傲意科技倪华良：肌电识别是下一代的人机交互方式
对于傲意科技来说，他们最终的目标是让用户体验时拥有更多的自由度，推动肌电识别成为人机交互的未来。 医学+芯片，在国外的两次工作经历，也促成了傲意科技和他们的肌电识别技术。 初次听到肌电识别，文科出身的镁客君还是一脸懵逼的状态，凭借肌肉的运动就能识别出你手中的动作，乍一听起来有点科幻。 那么到底什么是肌电识别呢？ 这个时候，肌电+传感器的识别优势就凸显出来了，它在功耗和成本上都能做到很好的控制。 “在传感器这块，医疗市场上现有能用的方案会比较贵，但是我们会单独做一个芯片。 肌电识别是下一代的人机交互方式 无论是基于计算机视觉的手势识别还是肌电识别，这些非接触式的交互都是下一代人机交互的重要方式。
81850发布于 2018-05-29
腾讯云开发者
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