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肌電信號(Electromyogram)簡(jiǎn)稱(chēng)EMG，反映神經(jīng)肌肉興奮性，評估神經(jīng)與肌肉的功能狀態(tài)?？捎糜诩∪夤ぷ鞯墓ばW(xué)分析、安全操作姿態(tài)分析、康復狀態(tài)功能評價(jià)、疲勞識別以及肌電假肢控制等動(dòng)作模式研究等。

ErgoLAB肌電分析軟件自動(dòng)對原始數據進(jìn)行濾波降噪處理，根據MVC進(jìn)行數據歸***化與統計分析。時(shí)域分析包括原始數據、處理數據、歸***化數據的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指標；頻域分析的中值頻率、均值頻率、可視化頻譜圖，系統支持自動(dòng)識別周期性動(dòng)態(tài)用力分析。

EMG高***數據處理分析模塊可以結合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統采集到與EMG指標相關(guān)的生理信號進(jìn)行離線(xiàn)處理和分析?？蓪π盘栠M(jìn)行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場(chǎng)景三種分割方式進(jìn)行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。

1、信號處理模塊

信號濾波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通濾波(High Pass)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的EMG信號。

肌電整流(Rectification)，包括三種方法EMG包絡(luò )線(xiàn)（Envelope）、滑動(dòng)均值濾波（Moving Average）、滑動(dòng)均方根濾波（Moving RMS），可自定義分析窗口長(cháng)度。

EMG信號歸***化處理：自定義MVC（Maximum Voluntary Contraction），計算Normalization EMG數據。

Cycle Analysis周期性分析。系統對周期性用力的肌電數據進(jìn)行自動(dòng)化的識別與統計分析。自定義激活閾值（Activation threshold(%)）、用力的***小持續時(shí)間（Minimum duration(ms)）、動(dòng)態(tài)用力的***小時(shí)間間隔（Minimum interval(ms)）參數，進(jìn)行自動(dòng)處理。

手動(dòng)信號校正方法包括線(xiàn)性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過(guò)復制信號區域進(jìn)行插值。

2、信號分析模塊

信號分析模塊包括時(shí)域分析和頻域分析以及周期用力分析，二者可實(shí)現自由切換。

A.   時(shí)域分析將肌電信號看作時(shí)間的函數，通過(guò)分析得到肌電信號的某些統計特征。統計分析指標包括：處理數據、整流數據、歸***化數據的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、***大值/***小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積分肌電（iEMG）。

B.   頻域分析運用參數模型法和直接快速傅里葉變化將時(shí)域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進(jìn)行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定肌電信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。具體包括中值頻率、均值頻率及頻譜圖。

C. 周期用力分析，自動(dòng)識別周期性用力片段，具體的指標包括：周期的開(kāi)始時(shí)間（Start Time）、周期的結束時(shí)間（End Time）、均方根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積分肌電值（iEMG）、中值頻率（Median Frequency）、均值頻率（Mean Frequency）。

3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、歸***化數據（Normalized）、PSD數據以及整體結果報告。