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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
该算法接受来自一块肌肉的肌电图信号，并根据用户输入的参数找到收缩期的数量、幅度、最大值和持续时间。输出保存为逗号分隔文本 （csv） 和图像（图 png）。该算法首先使用合成肌电图信号进行测试，然后使用在吃中等强硬食物和睡眠期间记录的咬肌肌的真实肌电图信号。
我们的算法是使用短时快速傅里叶变换的替代方法，以检测咀嚼频率。这是在程序中通过计算每个咀嚼周期周期的倒数获得的。
目前广泛用于苏黎世大学（瑞士）牙科医学中心，用于评估健康受试者和磨牙症咬肌的日常和夜间活动。该脚本还用于同一中心的一项试点研究，以调查佩戴夜间咬合器具对咬肌活动的影响。
要分析肌电图信号并查找收缩周期的数量、振幅、最大值和持续时间，按照以下步骤进行：
1. 采集肌电图信号：使用合适的电极将肌肉的电活动信号采集下来。确保信号采集设备与肌肉相连，并设置适当的采样率和增益。
2. 数据预处理：对采集到的肌电图信号进行预处理。这包括滤波、降噪和放大，以提高信号质量和可分析性。
3. 分析收缩周期数量：通过观察信号波形的周期性特征，可以估计收缩周期的数量。可以使用自相关函数或傅里叶变换等方法来检测信号的周期性。
4. 计算振幅和最大值：通过测量信号的幅值，可以计算振幅和最大值。振幅是信号波形的振幅大小，而最大值是信号中的最大幅值。
5. 计算持续时间：基于收缩周期的识别，可以计算每个收缩周期的持续时间。持续时间是指从一个收缩周期开始到下一个收缩周期开始的时间间隔。
通过上述步骤，你可以对肌电图信号进行分析，并获得收缩周期的数量、振幅、最大值和持续时间。这些分析结果可以用于评估肌肉活动和相关的生理特征。请注意，具体的信号处理和分析方法可能因具体应用而有所不同。
📚2 运行结果
部分代码：
% ---------- READ INPUT -----------------------------------------------
Numeric = dlmread('Input.csv',';', 'b3..b10');
% input file is of prescribed structure
% can be opend using MO excel, OpenOffice Calc, or Notepad
Threshold = Numeric(1,1); % Threshold for the signal
TimePause = Numeric(2,1); % [s], what time devide the activites
ChannelInfo = Numeric(3,1); % which channel is cosen (1-left,2-right)
ActDur = Numeric(4,1); % minimal duration of the activity [s]
MVC = Numeric(5,1); % [mV] for maximal voluntary contraction
StartTime = Numeric(6,1); % from when to load the signal [s]
StopTime = Numeric(7,1); % when to stop reading the file [s]
RectDecision = Numeric(8,1);% full-wave rectification (0-no, 1-yes)
% ----------------------------------------------------------------------
% Pick the experimental wav file file
[fileName,expPathname] = uigetfile('*.wav','Pick an experimental file');
disp(' ')
% -----------------------------
% file informations
[y, fs, nbits, opts]=wavread2(fileName);
disp('----------- Information about the whole file -------------- ')
fprintf('Information of the sound file "%s":\n', fileName);
TotalDuration = length(y)/fs;
fprintf('Total duration of the file = %g seconds\n', TotalDuration );
fprintf('Sampling rate = %g samples/second\n', fs);
fprintf('Bit resolution = %g bits/sample\n', nbits);
dt = 1/fs;
disp(['dt =', num2str(dt)]) % disp('7) time between adjacent steps')
tot_samples = length(y); % length of the file
disp(['Total length of the loaded file is ', num2str(tot_samples )])
size(y)
%pause
disp('------------ Aditional informations -----------------------')
opts.fmt
disp('Output')
disp('1) format tag of the wave file')
disp('2) number of channels')
disp('3) number of samples per second (sampling rate)')
disp('4) number of bytes per second')
disp('5) ratio between nAveBytesPerSec and nSamplePerSec')
disp('6) bit resolution')
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]成莹,马元超,陈震宇.运动想象辅助干预对脑卒中肢体功能障碍及肌电图信号的影响[J].检验医学与临床,2023,20(01):112-115.
[2]游淼,邹国栋,林婉华等.基于肌动图与肌电图信号的假肢控制系统的研究[J].北京生物医学工程,2011,30(06):574-577.
[3]罗琦琨,张庆陵,向明等.WIN98环境下肌电图信号高速采样的实现[J].上海生物医学工程,2002(01):49-53.