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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 我有空也会写一下这个，功能强了一倍 没有什么难点了，让我们去欣赏论文内部的漂亮照片吧～ 展示图 爆炸图 真实图 其实就是原版的设计 硬件里面多了一个多通道的 MUX 美信的 采样率：12 MSps，带宽：6 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 - 来自专栏我的知识小屋
02 控制器《ThinkPHP6 入门到电商实战》
文章目录（更新中…） 01 thinkphp6的前期开发准备《ThinkPHP6 入门到电商实战》 02 控制器《ThinkPHP6 入门到电商实战》 03 数据库查询、模型查询、多库查询《ThinkPHP6 入门到电商实战》 若是大一学子或者是真心想学习刚入门的小伙伴可以私聊我，若你是真心学习可以送你书籍，指导你学习，给予你目标方向的学习路线，无套路，博客为证。 可隐藏） 控制器可以简单理解为是对模板进行逻辑控制动作的控制 操作指在控制器中的不同的方法 参数是指操作方法中克传递的参数 二、控制器 此时我们新建一个php文件，命名为 hello，这个文件我们当做一个控制器 '; } } 此时就写好了一个简单的控制器了，那么在之后的使用中咱们就可以通过 url 访问这个控制器。 在 tp6 中返回json 很简单，直接使用 json 进行返回即可，例如： public function hello($name='',$say=''){ $res=array('name'=
97220编辑于 2022-09-19 - 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
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 *;Serial myPort;ArrayList<Integer>[] sensorData = new ArrayList[6];void setup() { size(800, 400); for 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Devops专栏
6.Go流程控制
6.Go流程控制 前言 前面我们写的程序都是从第一行开始执行，一直执行到末尾，一行一行的顺序执行下来，这种执行结构叫顺序执行结构。 GO语言除了有顺序结构，还有选择结构，循环结构。 >go run 01_if结构.go 请输入用户名: admin 请输入用户的密码: mypass 登录成功 F:\goProject\go-pratice\05_流程控制>go run 01_if结构 E F:\goProject\go-pratice\05_流程控制>go run 04_if_嵌套.go 请输入考试成绩： 60 D 上面的代码我们发现最后都会输出“E”，为什么呢？ F:\goProject\go-pratice\05_流程控制>go run 04_if_嵌套.go 请输入考试成绩： 60 D F:\goProject\go-pratice\05_流程控制>go } } } 执行如下： F:\goProject\go-pratice\05_流程控制>go run 07_if_else_if.go 请输入密码 66 密码错误，请重新输入！！
1.7K10编辑于 2022-01-17 - 来自专栏脑机接口
一种基于EEG和sEMG的假手控制策略
该方法仅用1 个肌电传感器和1 个脑电传感器实现多自由度假手的控制. 多自由度肌电假手的控制依赖于多通道的肌电信号，对于截肢后肌肉出现萎缩、截肢部位较高等情况的患者，他们手臂上残留的可以进行肌电信号测量的部位较少，无法采用多个传感器测量多路信号来进行动作模式的识别，给假手的使用带来困难 肌电信号不仅与肌肉本身的组织生理特性有关, 还与神经控制系统有关.而且肌电信号存在很强的个体差异, 不同测试者在手臂相同位置测量得到的肌电信号差异较大;测量部位不确定, 同样会带来肌电信号的差异。 在触觉刺激的研究中, 常用的方法有电刺激、顶针刺激、热刺激和振动刺激等, 其中机械振动刺激是一种较为理想的触觉刺激方式, 其装置简单小巧、感知舒适性好、响应速度快、可调范围大、平均功耗低、一致性好且易于驱动控制 振动器分布示意图 同时，研究人员设计了6 种振动刺激编码用于向佩戴者反馈假手当前的工作状态，6 种振动刺激分别对应于手爪动作、手腕动作、手爪闭合、手爪张开、手腕顺时针旋转、手腕逆时针旋转。 ?
69310发布于 2020-06-30 - 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。 运动单位动作电位产生过程示意图 1.4肌电信号的形成 肌肉收缩时，所有参与肌肉控制的运动单位产生的运动单位动作电位序列经过肌肉、皮下脂肪以及皮肤组织等的滤波，在釆集电极处进行叠加，再综合釆集噪声的影响就形成了肌电信号 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。
1K10编辑于 2024-08-20 - 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 - 来自专栏物流IT圈
6个部分，详解电商订单管理流程
一、订单概述 电商所有模块中，订单模块是核心中的核心，电商所有模块都是直接或者间接为订单模块服务的。 （1）线上电商订单 这种电商就像淘宝、京东等，通过线上下单、支付后由自建物流或者第三方物流进行配送。 （2）O2O电商订单 这种电商包括两种外卖订单和团购订单。 用户实付金额=商品总金额+运费-优惠总金额 6. 物流信息 物流信息包括配送方式，物流公司，物流单号，物流状态，物流状态可以通过第三方接口来获取和向用户展示物流每个状态节点。 三、订单状态 1. 6. 售后中 用户在付款后申请退款，或商家发货后用户申请退换货。
7.4K36发布于 2020-04-26 - 来自专栏Backyard Brains
Backyard Brains与腾讯云结合的神经科学远程实验解决方案
Human SpikerBox支持采集人体肌电（EMG）、心电（EKG）、脑电（EEG）和眼电（EOG）信号，适合初学者及高级用户，广泛应用于教学和科研。 通过蓝牙控制器对蟑螂触角神经进行微电刺激，实现无线左右运动控制，方便理解神经编码与行为调控。 Muscle SpikerShield 基于Arduino UNO的肌电采集扩展板，支持多通道EMG信号采集（单板支持1通道，最多叠加6块实现多路采集），便于科研项目扩展。 硬件采集与MQTT上报 将Backyard Brains设备（如SpikerBox）模拟输出连接至微控制器（ESP32/Arduino）ADC接口。 示例代码片段：float signal = analogRead(A0); // 采集肌电信号StaticJsonDocument<128> doc;doc["emg"] = signal;
31300编辑于 2025-06-17 - 来自专栏脑机接口
运动训练中增加负荷如何改变肌群协同？这与我们大脑皮层激活有关吗？
此外，额外负荷会降低运动速度和推迟主动肌肌电峰值出现的时间。 在神经康复中，患者克服运动负荷进行训练时，运动表现可能会改善。 近红外通道定位和表面肌电示意图。(A)空间位置。根据配准概率，红色矩形通道位于BA4(通道6、7、8、15、16、17、18)，蓝色矩形通道位于BA6(通道24、25、26、33、34、35、36)。 结果表明，肌群协同控制策略在不同负载量级之间存在显著的负相关。(A)所有受试者的样本回归线显示了总体趋势。(B)所有受试者的样本回归线，显示合并后的数据。 肌群协同与皮层激活的关系：肌电图和近红外光谱信号对齐，以捕捉外周和中枢神经系统的变化。0，3和15磅条件下的组合信号如图6所示。惯性负荷的增加导致表面肌电信号和血流动力学信号的振幅增大。 图6. 最终结果显示，负荷的增加导致肌群协同相似度降低，且其与皮层激活程度呈现显著负相关，说明负荷特定的肌肉控制策略。
43620编辑于 2023-09-25 - 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（一）
同样，最近发展基于脑电图（EEG）的控制方法的趋势和尝试也显示了这一领域在现代生物机器人领域的潜力，但是基于脑电的控制方法有待完善。 本文综述了近年来在生物机器人领域尝试或发展的基于肌电图和脑电的混合融合控制方法，并提出一些潜在的未来方向。 肌电图（EMG）能够直接反映人的运动意图或使用者的肌肉活动，因此在生物机器人的控制方法中，肌电图（EMG）一直是最常用的生物信号之一，许多例子，如轮椅、假肢、外骨骼/矫形器都显示了基于肌电的肌肉信号的有效性 基于肌电的方法不能用作输入，例如，上肢完全瘫痪的人可能无法使用外骨骼等设备，因为很难从瘫痪肢体的肌肉获取控制信号。 例如，在假肢控制的情况下，基于肌电图的方法所需的一些肌肉可能不可用，在这种情况下，EEG信号可以用来补偿缺失的肌电信号。
82110发布于 2020-12-22 - 来自专栏镁客网
「镁客·请讲」比奇创新李玮琛：用肌电感知人体行为，我们敢做也敢保证做好
相信很多人是听过心电、脑电的，但是，你听说过肌电吗？ 比奇创新创始人&CEO李玮琛告诉你，肌电不仅是生物电的一种，我们还能利用它感知人体行为，研发精尖的手势识别技术，以直接操控指定设备。 ? 生物肌电感知交互 比奇创新在做着一件别出心裁的事情 肌电(EMG)是生物电的一种，虽然我们日常提及的较少，但它其实和心电、脑电等是一样的。 当我们将表面肌电传感器附在皮肤表面时，就可以收集到肌电的信号媒介，从而探知到人体的行为感知了。 ? ，通过蓝牙用手指、手势和手臂的动作指令（比如握拳、伸掌等）直接控制教育类机器人的所有动作（比如前进、后退等）；¬¬ ? DTing SH表面肌电监测仪——通过对动作产生的肌电数据进行可视监测，记录、储存、分析数据从而达到肌肉动作是否标准等。 ? 此外，比奇创新也提供独立的肌电传感器和定制化的技术方案。 ?
1.2K30发布于 2018-05-28 - 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 三轴加速度，用于姿态和运动识别 LUX 环境光照检测 BTN 用户按钮输入，适合实验触发 此外还可通过 UC-E6 接口扩展 PPG、温度等外部传感器模块。 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。 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 - 来自专栏机器人网
世界机器人大会闭幕，聊聊它发布的十大最具成长性技术
生物信号也可以控制机器人——生肌电控制技术 利用人类上肢表面肌电信号来控制机器臂的技术，可以增强人机交互的自然性和主动性，在远程控制、医疗康复等领域有着较为广阔的应用。 肌电控制机器臂是一种生物电控制的典型“人一机系统”，目前比较成熟的是肌电控制假肢，能够反映人肢体的运动信息，控制简单， 与其它方式控制的假肢比起来具有很多的优越性，因而受到患者的青睐，拥有广阔的市场。 一种无线电探针原型也已开发出来，但尚处于试验阶段。 尽管肌电假肢在实际应用中获得了巨大的成功，但当截肢者的残肢太短，或者因瘫痪而导致肌肉萎缩时，就不能提供足够的肌电假肢所需要的控 制信息。 同时，肌肉的疲劳、电极位置的改变、肌电信号的训练、体重的波动都会使肌电信号的特征值发生变化，造成多自由度肌电假肢的控制准确度难以提高。 由于受对肌电信号的解码能力所限，肌电假肢所能控制的自由度也是很有限的，大都仍然是单自由度，通过上臂肌肉的收/缩来控制。
93950发布于 2018-04-25 - 来自专栏全栈程序员必看
aliddns ipv6_IPv6 + aliddns 实现群晖外网控制
IPv6 + aliddns 实现群晖外网控制 你是AMD Yes党？还是intel和NVIDIA的忠实簇拥呢？最新一届#装机大师赛#开始啦！ (我试过，没卵用)二用ipv6. IPv6 目前国内三大运营商应该都部署了IPv6，路由器默认应该是没有开启ipv6的，这里说一下梅林开启的方法 IPv6 进入管理页面，如果光猫是路由，联机类型选择 passthough，如果桥接，选择 然后梅林的话要把ipv6防火墙关掉，不关的一会就会出现IPv6没有的情况，还不知道什么情况！ IPv6配置好之后注册万网域名，域名注册不细说，详细可以百度！ 然后下载aliddns.py 的python脚本aliddnsipv6_ak = “AccessKeyId” aliddnsipv6_sk = “Access Key Secret” aliddnsipv6
2.4K20编辑于 2022-08-14
腾讯云开发者
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