基于MATLAB的表面肌电信号处理系统的实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

表面肌电信号(semg)是指肌肉在进行收缩活动时，伴随产生的生物电信号，通过放置在皮肤表面的电极进行采集。

semg信号蕴含着丰富的运动意图信息，可以用于人体运动功能评估、疾病诊断、人机交互等领域。

本课题旨在开发一个基于matlab的表面肌电信号处理系统，实现从信号采集、预处理、特征提取到分类识别的完整流程，为相关领域的研究和应用提供一个便捷、高效的工具。

2. 本选题国内外研究状况综述

肌电信号的研究由于其无创性、能够反映人体神经肌肉活动等特点，近年来在生物医学工程领域受到越来越多的关注。

信号处理、模式识别、机器学习等技术的快速发展，为肌电信号的分析和应用提供了强大的工具。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题的主要研究内容是设计和实现一个基于matlab的表面肌电信号处理系统，并对其性能进行测试和评估。

具体包括以下几个方面：
1.semg信号采集:研究semg信号的采集方法，设计semg信号采集电路，并使用matlab开发信号采集程序。

2.semg信号预处理:研究semg信号的预处理方法，包括信号去噪、基线漂移校正等，并使用matlab实现相应的算法。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解semg信号处理的基本理论、方法和最新进展，为课题研究奠定基础。

2.系统需求分析:分析semg信号处理系统的功能需求和性能需求，确定系统的设计目标和技术路线。

3.算法设计与实现:研究semg信号预处理、特征提取、分类识别等算法，并使用matlab进行编程实现。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.系统集成创新:将semg信号采集、预处理、特征提取、分类识别等功能模块集成到一个系统中，实现semg信号处理的全流程自动化，提高了系统的实用性和效率。

2.算法优化创新:针对semg信号的特点，对传统的信号处理算法进行优化改进，提高了算法的准确性和鲁棒性。

3.应用拓展创新:将semg信号处理系统应用于实际场景，例如运动功能评估、疾病诊断等，探索semg信号处理技术的应用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘伟, 刘东, 彭承志. 基于matlab的表面肌电信号采集与分析系统[j]. 电子设计工程, 2022, 30(18): 193-197.

[2] 张波, 谢娜, 刘文印. 基于matlab的表面肌电信号处理与分析[j]. 电子测试, 2021, 40(11): 12-16.

[3] 李阳, 陈良怡, 尹怡欣, 等. 基于matlab的表面肌电信号特征提取与应用[j]. 传感器与微系统, 2020, 39(12): 159-162.