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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 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 - 来自专栏菩提树下的杨过
freeswitch笔记(7)-放音控制
1000 &playback(ivr/8000/ivr-welcome_to_freeswitch.wav) 二、指定次数的循环播放loop_playback 注：这个方式，直接用命令在freeswitch控制台中
4.6K40发布于 2020-03-19 - 来自专栏艳艳代码杂货店
CentOS 7 Nginx 控制脚本
$1 ;; restart|configtest) $1 ;; reload) rh_status_q || exit 7
46000发布于 2021-10-30 - 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。 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。 据《中国青年报》报道，团队在建立了手势动作的数据库之后，搭建了一个7层BP神经网络对数据速度进行训练。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
1K10编辑于 2024-08-20 - 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
目前，比奇创新正在进行Pre A轮的融资，预计到7月结束。 相信很多人是听过心电、脑电的，但是，你听说过肌电吗？ 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。 ，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。 ? “我们预计在今年7月结束本轮融资，融资需求为1000万人民币。”李玮琛说。
1.2K30发布于 2018-05-28 - 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charlieroro
流量控制--7.总结
流量控制的规则、准则和方法 8.1. Linux流量控制的通用规则 可以使用如下通用规则来学习Linux流量控制。可以使用tcng 或 tc进行初始化配置Linux下的流量控制结构。 通过整流可以防止在其他路由器中形成队列，从而最大程度地控制到整流设备的报文的延迟/延期。 一个设备可以对其传输的流量进行调整。由于已经在输入接口上接收到流量，因此无法调整这类流量。 通过创建大量独立的流，应用程序可以控制公平排队算法中的时间间隙。重申一下，公平排队算法不知道单个应用程序会生成大多数流，并且不会惩罚用户。 需要依赖其他方法。 8.5. 使用QoS/流量控制的脚本 9.1. wondershaper 更多参见 wondershaper. 9.2.
98110发布于 2020-12-02 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Scala-7.控制结构-trycatchfinally
可以创建自定义控制结构 Scala语言通过Scala类库去实现功能而不是创建关键字，例如break和continue。
1K20发布于 2019-07-10 - 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。 位于BA6的7个通道中有4个(CH24、25、26和36)在协同相似性和β系数之间表现出显著的线性相关性。代表性通道如图7所示。 图7. 协同相似性与β系数的相关性。 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 - 来自专栏音视频开发技术
ffplay源码分析7-播放控制
7. 播放控制 7.1. 暂停/继续 暂停/继续状态的切换是由用户按空格键实现的，每按一次空格键，暂停/继续的状态翻转一次。 stream_toggle_pause(is); // 逐帧播放模式下，播放一帧画面后暂停 ...... } ...... } 7.3 播放速度控制
1.5K20发布于 2019-04-02 - 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。 所以使用者在安装佩戴假手时, 需要先对其残臂上的肌电信号进行测量, 然后根据其肌电信号的强度对假手的控制参数进行调整, 并且往往需要经过一段较长时间的训练和适应, 佩戴者才能够较为灵活地控制假手. 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
69310发布于 2020-06-30 - 来自专栏全栈程序员必看
数电设计–交通灯控制系统「建议收藏」
一、课程设计的内容 题目：交通灯控制系统 交通灯控制系统是典型的数字电路系统，通过该系统的设计、仿真、制板、答辩和报告等环节，同学可得到数字电路及系统的综合训练。 本课程要求设计一个十字路口的交通灯控制器，控制A、B两条交叉道路上的车辆通行。 Y1=B’A’C0+B’AC1+BA’C2+BAC3； Y1=B’A’C4+B’AC5+BA’C6+BAC7； 当Y1Y2=10、BA=01时，对应C1=1,C5=0； 当Y1Y2=00、BA=10 时，对应C2=C6=0； 当Y1Y2=01、BA=11时，对应C3=0,C7=1； 当Y1Y2=00、BA=00时，对应C0=C4=0。 所以C0=C1=C2=C4=C6=C7=QA,C3=C5=QA’。 计数器原理图如图5所示。
6.4K33编辑于 2022-11-08 - 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 - 来自专栏开源部署
CentOS 7配置SSH远程访问及控制
//省略部分内容 [root@localhost ~]# systemctl restart sshd //重新启动sshd服务 2.用户登录控制 The key fingerprint is: 13:c2:03:63:bc:2e:d8:7e:be:f1:1b:1d:95:6b:4c:49 xiaowang@kehuduan The key's randomart 四、TCP Wrappers访问控制 1）TCP Wrappers概述 TCP Wrappers将TCP服务程序“包裹”起来，代为坚挺TCP服务程序的端口，增加了一个安全监测过程，外联的连接请求必须先通过这层安全监测 CentOS 7.3使用的软件包是tcp_wrappers-7.6-77.el7.x86_64.rpm。 2）TCP Wrappers的访问策略 TCP Wrappers机制的保护对象为各种网络服务程序，针对访问服务的客户端地址进行访问控制，对应的两个策略文件为/etc/hosts.allow和/etc/hosts.deny
5.7K20编辑于 2022-07-28
腾讯云开发者
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