Sprzętowy układ do estymacji siły oraz zmęczenia mięśni na podstawie sygnału elektromiograficznego

• Autorzy: Kraft M. , Fularz M. , Kaczmarek P. , Schmidt A.

Warianty tytułu

EN

A hardware system for muscle force and tiredness estimation from electromyo-graphic signal

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono implementację układu służącego do estymacji siły oraz zmęczenia mięśni na podstawie sygnału elektromiograficznego (EMG), rejestrowanego za pomocą dwukanałowego wzmacniacza, oraz położenia stawu mierzonego za pomocą enkodera kwadraturowego. W matrycy FPGA zaimplementowano struktury obliczające aktualną wartość średniej częstotliwości (MNF) oraz wartości średniokwadratowej (RMS) sygnału i kąta, co umożliwia estymację aktualnej siły oraz zmęczenia. Opracowane rozwiązanie jest skalowalne i umożliwia równoległą obsługę liczby kanałów ograniczonej wyłącznie zasobami matrycy FPGA.

EN

This paper presents an FPGA implementation of the muscle force and fatigue estimation unit based on the analysis of an electromyography (EMG) signal measured with a two-channel amplifier and the joint position measured with a quadratic encoder. The contemporary systems use the root mean square (RMS) of the EMG signal and muscle length to estimate the contraction force and decrease in the median frequency of the EMG signal to detect the muscle fatigue [2]. The proposed system consists of (Fig. 1): an infinite impulse response (IIR) high-pass filter with the cut-off frequency of 10 Hz, a dedicated RMS calculation block for the 512 samples window (Fig. 2.), the Fast Fourier Transform (FFT) block and a MicroBlaze processor. The muscle length is estimated using measurements from the encoder placed on the joint. The mean value of the EMG signal frequencies is used as the approximation of the median-frequency. The system was tested using the Xilinx SP605 evaluation kit and the obtained results were verified. The resources usage is presented in Table 1. Due to the FPGA inherent ability to parallelize computation, additional measurement channels can be easily added without increase in the processing time. The presented system is portable and can be used as a part of any mobile solution requiring feedback from the muscles-state (e.g. exoskeleton). Due to its scalability, it can be easily extended into a larger muscle-analysis system. Moreover, it can be modified to facilitate analysis of other biomedical signals.

Słowa kluczowe

PL

FPGA; elektromiografia

EN

FPGA; EMG; force and fatigue estimation

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 58, nr 7
• Strony: 684--686
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kraft M.

autor

Fularz M.

autor

Kaczmarek P.

autor

Schmidt A.

• Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Inżynierii Automatycznej, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań,

Bibliografia

• [1] Merletti R. and Parker P. A.: 2004, Electromyography-physiology, engineering, and noninvasive applications., Wiley-Interscience.
• [2] DeLuca C.: 1997, The Use of Surface Electromyography in Biomechanics, Journal of Applied Biomechanics 13, 135-163.
• [3] Ray Andraka: A survey of CORDIC algorithms for FPGAs, FPGA’98 Proceedings of the 1998 ACM/SIGDA 6th Int. Symposium on Field Programmable Gate Arrays, 1998, Monterey, Kanada, s. 191-200.
• [4] LogiCORE IP Fast Fourier Transform v7.1, Xilinx, 2011.
• [5] Fast Simplex Link (FSL) Bus (v2.11c) Data Sheet, Xilinx, 2010.