Abstract-wearable teknik har blivit allt populärare i tillämpningar inom sjukvård, sportvetenskap och biomedicinsk teknik under de senaste åren. På grund av dess bekväma natur är den bärbara tekniken särskilt användbar vid förvärv av de fysiologiska signalerna. Särskilt, (ytan elektromyografi) sEMG-system, som mäter muskel aktiveringspotentialer, har stor nytta av denna teknik i både kliniska och industriella tillämpningar. De nuvarande bärbara SEMG-systemen har dock flera nackdelar, bland annat ineffektiv bulleravstängning, otillräcklig mätkvalitet och svår integration för kundanpassade applikationer. Dessutom kan inget av dessa system för insamling av sEMG-data detektera sEMG-signaler (dvs. sammandragningar), vilket ger en värdefull miljö för ytterligare studier såsom interaktion mellan människa och maskin, gestigenkänning och trötthetsspårning. I detta syfte introducerar vi en inbyggd, åtta kanaler, buller remover, trådlös, bärbara SEMG datainhämtningssystem med adaptiv muskelsammandragning detektion. Vår design består av två steg, som är SEMG-sensorerna och multikanalenheten för datainsamling. För det första steget föreslår vi en lågkostnads-, torr- och aktiv SEMG-sensor som fångar muskelaktiveringspotentialen, en datainsamlingsenhet som utvärderar dessa fångade flerkanaliga SEMG-signaler och överför dem till ett användargränssnitt. I datainsamlingsenheten behandlas SEMG-signalerna genom inbyggda, adaptiva metoder för att avvisa kraftledningens buller och upptäcka muskelsammandragningar. Genom omfattande experiment visar vi att vår SEMG-sensor överträffar en allmänt använd kommersiellt tillgänglig produkt och vårt datainsamlingssystem uppnår 4,583 dB SNR-vinst med 98.9784% noggrannhet i upptäckten av sammandragningarna.
Ergeneci m.fl. REF kom framgångsrikt fram till ett inbäddat, trådlöst, Wearable sEMG Data Acquisition System efter att noggrant ha studerat alla system på marknaden.
An Embedded, Eight Channel, Noise Canceling, Wireless, Wearable sEMG Data Acquisition System With Adaptive Muscle Contraction Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}