Thu nhận, xử lý và phân tích tính hiệu điện cơ

Đại học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA BÙI VĂN HẢI THU NHẬN, XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ Chuyên ngành : VẬT LÝ KỸ THUẬT LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2009 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: Ts Huỳnh Quang Linh ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… Cán chấm nhận xét 1:…………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… Cán chấm nhận xét 2: …………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………… Luận văn thạc só bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày … tháng … năm 2009 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐ HỌC ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp HCM, ngày … … tháng …… năm 2009 NHIỆM VỤ CỦA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Bùi Văn Hải Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 08 – 06 – 1981 Nơi sinh: Gia Lai Chuyên ngành: Vật lý Kỹ Thuật MSHV: 012057 I TÊN ĐỀ TÀI: THU NHẬN, XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Khảo sát tổng quan tín hiệu điện công cụ Wavelet Matlab vào xử lý, phân tích tín hiệu Thử nghiệm thu tín hiệu điện xây dựng phần mềm xử lý tín hiệu a Xây dựng sơ đồ thu tín hiệu điện thiết bị MP30 b Sử dụng công cụ Wavelet việc xử lý nhiễu, phân tích nén tín hiệu điện xây dựng phần mềm xử lý nhiễu nén tín hiệu điện III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS HUỲNH QUANG LINH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Học hàm, học vị, họ tên chữ ký) CÁN BỘ CHUYÊN MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH tháng năm TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực, xác chưa công bố công trình nghiên cứu khác Tác giả luận văn Bùi Văn Hải LỜI CẢM ƠN Đề hoàn thành khoá cao học luận văn tốt nghiệp này, nhận giúp đỡ hướng dẫn chuyên môn hỗ trợ nhiều mặt nhiều giáo sư, đồng nghiệp gia đình Luận văn không hoàn thành giúp đỡ người Tự đáy lòng mình, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến với: Tiến só Huỳnh Quang Linh, Trưởng khoa Khoa học Ứng dụng, hết lòng giúp đỡ, hướng dẫn mặt chuyên môn suốt thời gian học tập trình làm luận văn, tạo điều kiện thuận lợi để hoàn thành luận văn Thạc só Lê Cao Đăng giúp đỡ trình sử dụng phòng thí nghiệm thu nhận tín hiệu Thạc só Phan Anh Huy, khoa Công Nghệ Thông Tin, Trường Đại học KHTN, giúp đỡ trình xử lý tín hiệu thu Tập thể cán giảng dạy ngành Vật lí kỹ thuật thuộc khoa Khoa học Ứng dụng giảng dạy giúp đỡ suốt trình học tập trình hoàn thành luận văn Các bạn học khoá K15 giúp đỡ suốt trình học tập Cuối cùng, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến với ba, mẹ, gia đình động viên giúp đỡ mặt tinh thần vật chất để yên tâm suốt trình học tập hoàn thành luận văn TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Tín hiệu điện nhà sinh học ghi nhận kể từ lâu, không quan tâm nghiên cứu, thời gian gần trở lại người ta bắt đầu nghiên cứu nhiều tín hiệu điện việc chẩn đoán bệnh bệnh thần kinh vận động bên cạnh đó, công cụ phân tích Wavelet công cụ phân tích với hàm Wavelet, có nhiều ưu điểm so với công cụ phân tích Fourier với hàm điều hoà Luận văn khảo sát tín hiệu điện cơ, thiết lập sơ đồ thu nhận giao tiếp với máy tính thông qua thiết bị MP30 nhằm thu nhận tín hiệu điện cơ quay cánh tay, cổ tay, đùi… sử dụng công cụ Wavelet xây dựng phần mềm để phân tích, xử lý nén tín hiệu điện MỤC LỤC CHƯƠNG I MỞ ĐẦU 1.1 Cơ sở khoa học thực tiễn đề tài 1.2 Mục tiêu nhiệm vụ đề tài CHƯƠNG II TOÅNG QUAN Toång quan 2.1 Toång quan tín hiệu điện cơ: 2.1.1 Caáu trúc chức 2.1.1.1 Mô 2.1.1.2 Tế bào thần kinh vận động 2.1.1.3 Đơn vị thần kinh vận ñoäng 2.1.1.4 Cơ nhị đầu cánh tay 11 2.1.1.5 Cơ quay bàn tay 11 2.1.1.6 Những yếu tố ảnh hưởng đến hoạt hoá đơn vị thần kinh vận động 12 2.1.1.7 Các dạng vận động 13 2.1.1.8 Vận tốc co 15 2.1.1.9 Sự ước lượng vận tốc dẫn sợi 15 2.1.1.9.1 Sự ước lượng vận tốc dẫn sợi dựa phương pháp hai kênh 16 2.1.1.9.2 Sự ước lượng vận tốc dẫn sợi dựa phương pháp đa kênh 17 2.1.2 Nguồn gốc EMG 19 2.1.2.1 Điện maøng 19 2.1.2.2 Thế động tác 19 2.1.2.3 Phổ lượng điện (EMG) 20 2.1.2.4 Ảnh hưởng mô nguồn điện cực ghi 21 2.2 Công cụ xử lý tín hiệu EMG 26 2.2.1 Toång quan phép biến đổi Wavelets 26 2.2.2 Sự phân tích Fourier 29 2.2.2.1 Biến đổi Fourier 30 2.2.2.2 Sự biến đổi Fourier rời rạc 30 2.2.3 So saùnh phép biến đổi Wavelet phép biến đổi Fourier 31 2.2.4 Khả ứng dụng phân tích Wavelets 32 2.2.5 Các họ hàm Wavelets 33 2.2.5.1 Hàm 33 2.2.5.2 Hàm thay đổi tỉ lệ 33 2.2.5.3 Loïc tỉ lệ: 34 2.2.5.4 Haøm Wavelets: 34 2.2.6 Các phương pháp biến đổi Wavelets 35 2.2.6.1 Biến đổi wavelets liên tục (CWT) 35 2.2.6.2 Biến đổi wavelets rời rạc (DWT) 36 2.2.6.3 Biến đổi wavelets nhanh (FWT) 37 2.2.6.4 Sự phân ly wavelet bó (WPD) 38 2.2.7 Các ứng dụng phép biến đổi Wavelets 39 2.2.7.1 Loại bỏ nhiễu tín hieäu 39 2.2.7.1.1 Mô hình chiều 41 2.2.7.1.2 Nguyên tắc khử nhiễu 41 2.2.7.1.3 Đặt ngưỡng mềm ngưỡng cứng 42 2.2.7.2 Nén liệu 43 2.3 Tổng quan thiết bị thu nhận tín hieäu BIOPAC MP30 45 2.3.1 Thiết bị kỹ thuật thu nhận EMG 45 2.3.1.1 Thieát bò MP30 45 2.3.1.1.1 Kết nối phần cứng 45 2.3.1.1.2 Các cổng kết nối 47 2.3.1.1.3 Bảng đặc tính kỹ thuật MP30 47 2.3.1.1.4 Điện cực đo nội 48 2.3.1.1.5 Điện cực bề mặt 50 2.3.1.1.6 Cài đặt phần mềm 51 2.3.1.1.7 Cài đặt keânh 52 2.3.2 Cài đặt thu nhận 54 2.3.2.1 Bắt đầu thu nhận 56 2.3.2.2 Kết thúc thu nhận 56 CHƯƠNG III THỰC HÀNH 58 3.1 Phương pháp nghiên cứu 58 3.1.1 Chủ thể 58 3.1.2 Thiết kế thí nghiệm - Thí nghiệm đo điện quay cánh tay 59 3.1.3 Các thí nghiệm tham khảo 60 3.1.3.1 Thí nghiệm (TN1) 61 3.1.3.2 Thí nghieäm (TN2) 62 3.1.3.3 Thí nghiệm (TN3) 62 3.1.3.4 Thí nghiệm (TN4) 63 3.1.3.5 Thí nghiệm (TN5) 64 3.1.3.6 Thí nghiệm (TN6) 65 3.2 Quá trình thu nhận 66 3.2.1 Sự đo lường EMG 66 3.2.2 Đo lực 68 3.3 Phân tích EMG 68 3.3.1 EMG trung bình 68 3.3.2 Phổ lượng EMG trung bình 69 3.3.3.3 Đo phân tích M-wave cực đại 69 3.4 Xử lý dựa công cụ Wavelets 71 3.4.1 Phân ly tín hiệu Wavelets 71 3.4.2 Khử nhiễu tín hiệu EMG 73 3.4.3 Nén tín hiệu 81 3.5 Biện luận kết đạt 88 3.5.1 Phần khử nhiễu tín hiệu 89 3.5.2 Phaàn nén tín hiệu 89 CHƯƠNG IV KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 91 Kết luận chung hướng phát triển đề tài 91 4.1 Kết luận chung 91 4.2 Hướng phát triển đề tài 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO 93 PHUÏ LUÏC 98 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH CHƯƠNG I MỞ ĐẦU 1.1 CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI Một đặc tính quan trọng động vật người khả di chuyển môi trường xung quanh Bắt nguồn chuyển động co giãn tạo nên lực hệ thống khung xương giúp vận động phận thể Những tính chất co giãn đặc tính chức mà nghiên cứu chúng cách dễ dàng phòng thí nghiệm Mặc dù, hệ nghiên cứu nhiều kỷ, đây, tầm quan trọng hoạt động điện nhận người ta bắt đầu nghiên cứu tính chất chúng Galvani (1737 – 1789) co bị gây kích thích điện Ducheme (1949) lần sử dụng kích thích điện để nghiên cứu tính chất co rút Năm 1929, Adrian Bronk đo hoạt động điện điện cực kim, gọi kim đồng tâm, với khả đo điện đơn vị thần kinh vận động Sự ghi nhận tín hiệu điện bề mặt tiến hành lần Raymond vào năm 1849 Galvani kế Năm 1920, Gauser Erlanger lần tái tín hiệu điện máy ghi dao động Vào năm 1944, Inmann cộng sự, lần đọc lại liệu hoạt động khác vai nghiên cứu phân tích tín hiệu bề mặt điện cơ[1] Đo điện kỹ thuật ghi lại hoạt động điện (electromyography – viết tắt EMG) Khi hoạt động sinh dòng điện, dòng điện ghi lại mức độ hoạt động Đồ thị tín hiệu điện gọi điện đồ.Đo điện dùng để phát bất thường hoạt động điện xảy bệnh lý bao gồm bệnh loạn dưỡng cơ, viêm cơ, bệnh thần kinh gây đau, tổn thương thần kinh ngoại biên (tổn thương thần kinh cẳng tay, chân), xơ cứng cột bên teo (còn gọi bệnh Lou Gehrig), nhược cơ, thoát vị đóa đệm bệnh khác Một tăng lực đạt cách kích thích thêm đơn vị thần kinh vận động tăng tốc độ đốt cháy đơn vị tích cực Theo Henneman cộng sự[2], nơrôn với sợi thần kinh dẫn chậm nhỏ phân bố HVTH: Bùi Văn Hải LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH Hàm sym2, mức phân tích 3, ngưỡng từ 0,2 đến Hình 3.26 biểu diễn tín hiệu nén với hàm sym2, mức phân tích ngưỡng 2, tín hiệu thu sau nén thẳng đáp ứng tốt yêu cầu khử nhiễu tín hiệu điều kiện không tốt thiết bị thu môi trường Tín hiệu thu làm nhiễu cách có chọn lọc, cho phép áp dụng nén tín hiệu nhiều điều kiện vận động khác cơ, từ dựa vào hình dạng tín hiệu mẫu mà so sánh với tín hiệu nén để kết luận bệnh Hình 3.26 Tín hiệu nén với hàm sym2, mức phân tích 3, ngưỡng Bảng 3.11: Thủ tục kết nén: Hàm wavelet Mức phân tích Giá trị ngưỡng Perf0 (%) Perfl2 (%) % hệ số sym2 0.2 28.36538 99.30830 34.1 sym2 0.3 37.01923 98.19068 32.2 sym2 0.4 46.15384 95.84112 27.4 sym2 0.5 57.21153 91.27237 22.6 sym2 0.6 62.98076 87.58068 21.2 sym2 0.7 68.75 82.58705 16.4 sym2 0.8 74.03846 76.42468 14.4 sym2 0.9 76.92307 72.13533 12.0 sym2 1.0 78.84615 68.46736 11.0 sym2 2.0 86.05769 40.21467 6.3 HVTH: Bùi Văn Hải 86 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH Hàm sym3, mức phân tích 4, ngưỡng từ 0,2 đến Hình 27 Tín hiệu nén với hàm sym3, mức phân tích 4, ngưỡng Hình 3.28 Tín hiệu nén với hàm sym3, mức phân tích 4, ngưỡng Hình 3.27 3.28 biểu diễn tín hiệu nén với hàm sym3, ngưỡng phân tích ngưỡng Tín hiệu thu hai trường hợp không mong đợi, với ngưỡng 1, tín hiệu thu không làm thẳng chỗ có biên độ nhỏ, ngưỡng 2, tín hiệu thu được làm thẳng nơi có biên độ nhỏ, làm điểm có biên độ lớn, làm thông tin tín hiệu Bảng 12: Thủ tục kết nén: Hàm wavelet Mức phân tích Giá trị ngưỡng sym3 HVTH: Bùi Văn Hải 0.2 Perf0 (%) Perfl2 (%) % hệ số 24.54545 99.18616 35.9 87 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH sym3 0.3 39.09090 97.30968 30.9 sym3 0.4 51.81818 94.03355 21.8 sym3 0.5 61.81818 89.89788 18.2 sym3 0.6 65.90909 87.49090 17.7 sym3 0.7 74.09090 80.68226 14.5 sym3 0.8 78.18181 76.07146 10.9 sym3 0.9 79.54545 74.15425 10.4 sym3 1.0 82.27272 69.30423 9.5 sym3 2.0 3.5 Biện luận kết đạt Đối với tín hiệu thu từ thiết bị MP30 phòng thí nghiệm Ysinh thuộc khoa Khoa học Ứng dụng trường đại học Bách khoa Tp HCM, tín hiệu bị nhiễu suốt thời gian diễn trình thu, môi trường có nhiều thiết bị điện hoạt động gây nhiễu chất lượng điện cực thu Vì tín hiệu thu hình dạng hình dạng tín hiệu mẫu Hình 3.29 Cơ hoàn toàn bình thường Hình 3.31 Cơ bị tổn thong HVTH: Bùi Văn Hải 88 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH Hình 3.30 Thần kinh vận động bị tổn thong Những tín hiệu thể hình 3.28, 3.29, 3.30 tín hiệu đặc trưng cho biết tình trạng liên quan đến bệnh 3.5.1 Phần khử nhiễu tín hiệu Đối với phần khử nhiễu tín hiệu, kết thu chưa mong đợi, mắt thường, thấy ngay, tín hiệu sau khử nhiễu bị biến dạng không giữ đặc trưng tín hiệu EMG hình 3.15, 3.17, 3.20 Bên cạnh đó, hình 3.16, 3.18 3.19 cho thấy tín hiệu thu được khử nhiễu tốt, loại bỏ phần không mong đợi, kết chưa tối ưu 3.5.2 Phần nén tín hiệu Phần nén tín hiệu cho kết nằm mong đợi, so sánh mắt thường tín hiệu thu hình 3.24, 3.25, 3.26 ta thấy chúng có tương thích với Có thể kết luận tình trạng so sánh tín hiệu sau nén tín hiệu chuẩn Trong trường hợp chủ thể hoàn toàn khoẻ mạnh, tổn thương thần kinh vận động Việc nén tín hiệu đạt kết tốt tín hiệu EMG, áp dụng cho tín hiệu ECG, với thủ tục thích hợp, cho tín hiệu sau nén đạt mong đợi Trong trình nén, việc lấy ngưỡng phải thoả mãn nhỏ giá trị cực đại hệ số, tín hiệu sau nén mang thông tin tín hiệu gốc, ngưỡng lớn hệ số sử dụng trình nén HVTH: Bùi Văn Hải 89 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH Đối với tín hiệu EMG, thủ tục sử dụng hàm sym3 coif2 cho kết tốt Thủ tục tối ưu rút từ trình nén hàm sym2, mức phân tích ngưỡng Trong trình nén, tăng ngưỡng khoảng thích hợp chọn hệ số phục hồi L2-chuẩn perf0 tăng lên, tiêu nén tỉ lệ phần trăm hệ số sử dụng giảm HVTH: Bùi Văn Hải 90 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH CHƯƠNG IV KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Kết luận chung hướng phát triển đề tài 4.1 Kết luận chung Việc ghi lại tín hiệu điện ta chẩn đoán bệnh Khi nghiên cứu tín hiệu điện cơ, tồn bàn cãi vấn đề thứ tự kích thích đơn vị thần kinh vận động, thay đổi tần số biên độ phổ lượng EMG có nguyên nhân từ thay đổi vận tốc chuyển động, vận tôc đốt cháy đơn vị thần kinh vận động hay hình ảnh hoạt hoá đơn vị thần kinh vận động v.v Những khác biệt khác biệt phương pháp nghiên cứu, kết khác thu từ phương pháp nghiên cứu khác nhau, điều cần làm sáng tỏ xác định khác kết sử dụng phương pháp nghiên cứu khác Việc khử nhiễu tín hiệu điện thu từ thiết bị MP30 phương pháp wavelet cho kết khác nhau, phải có lựa chọn mức độ phân tích, ngưỡng họ hàm wavelet thích hợp cho tín hiệu khác có hình ảnh tín hiệu mảnh mong muốn Đối với phần khử nhiễu tín hiệu, kết thu chưa mong đợi, mắt thường, thấy ngay, tín hiệu sau khử nhiễu bị biến dạng không giữ đặc trưng tín hiệu EMG hình 3.15, 3.17, 3.20 Bên cạnh đó, hình 3.16, 3.18 3.19 cho thấy tín hiệu thu được khử nhiễu tốt, loại bỏ phần không mong đợi, kết chưa tối ưu Việc nén tín hiệu đạt kết tốt tín hiệu EMG, áp dụng cho tín hiệu ECG, với thủ tục thích hợp, cho tín hiệu sau nén đạt mong đợi Trong trình nén, việc lấy ngưỡng phải thoả mãn nhỏ giá trị cực đại hệ số, tín hiệu sau nén mang thông tin tín hiệu gốc, ngưỡng lớn hệ số sử dụng trình nén Đối với tín hiệu EMG, thủ tục sử dụng hàm sym3 coif2 cho kết tốt Thủ tục tối ưu rút từ trình nén hàm sym2, mức phân tích HVTH: Bùi Văn Hải 91 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH ngưỡng Họ hàm wavelet khuyến khích sử dụng việc phân tích tín hiệu EMG thu từ thiết bị MP30 phòng thí nghiệm Kỹ thuật Y sinh trường Đại học Bách khoa Tp HCM họ hàm symlet trình nén thủ tục cho ta tín hiệu đáng tin cậy Sau tiến hành nén tín hiệu, ta tín hiệu EMG đáng tin cậy việc khử nhiễu tín hiệu, với tín hiệu thu từ thiết bị MP30, thông qua trình nén cho ta kết mong đợi, tín hiệu so sánh với tín hiệu mẫu chu kỳ tuần hoàn cho hình ảnh tương thích, mà sử dụng công cụ wavelets việc xử lý tín hiệu thu từ thiết bị MP30 4.2 Hướng phát triển đề tài Do thời gian điều kiện nghiên cứu hạn chế nên đề tài chưa áp dụng lý thuyết để áp dụng nhiều vào thực tế Vì vậy, hướng phát triển đề tài dựa vào sở lý thuyết thiết bị MP30 để có nhiều đo đạc trình theo dõi phát triển loại sợi vận động viên Với vận động viên điền kinh, cự ly khác cần nhóm phát triển khác nhau, ví dụ, với vận động viên chạy cự ly 100m, cần nhiều phát triển sợi nhanh phát triển sợi chậm lâu mỏi hơn, vận động viên chạy cự ly dài cần phát triển sợi chậm phát triển sợi nhanh mau mỏi Với sợi nhanh vận tốc truyền dẫn lớn sợi chậm, với thiết bị MP30 chưa cho phép đo vận tốc truyền dẫn sợi hướng phát triển tới đề tài tạo hệ thống thu nhận thông số vận tốc dẫn kích thích xung điện có đồng hồ đo thời gian đến ms Ngoài ra, việc xây dựng ngân hàng tín hiệu mẫu đặc trưng cho bệnh lý vấn đề thú vị nhằm làm khung tham chiếu để so sánh với tín hiệu thu thực tế, giúp ích cho việc chuẩn đoán bệnh lý HVTH: Bùi Văn Hải 92 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH TÀI LIỆU THAM KHẢO - [1] Biomedical Technology and Devices Handbook, Chapter 4: Electromyography: Detection, Processing and Application - [2] Hennenman, E., Somjen, G and Carpener, D 1985b Excitability and inhibitability of motoneurons J Neurophysiol - [3] Colliander, E and Tesch, P, 1989 Bilateral eccentric and concentric torque of quadriceps and hamstring muscles in females and males Eur J Apple Physiol 227-232 - [4] Komi P.V 1973 Relationship between muscle tension, EMG and velocity of contraction under concentric and eccentric work New Developments in Electromyography and Clinical Neurophysiology Ed J.E Desmedt, Karger, Basel 596-606 - [5] Westing, S., Cresswell, A and Thorstensson, A 1991 Muscle activation during maximal voluntary eccentric and concentric knee extension Eur J Appl Physiol 108-104 - [6] Singh, M and Karpovich, P 1966 Isotonic and isometric forces of forearm flexors and extension J Appl Physiol 1435-1437 - [7] Edman, K., Elzinga, G and Noble, M 1978 Enhancement of mechanical performance by stretch during titanic contractions of vertebrate skeletal muscle fibres J Physiol 139-155 - [8] Linnamo, Vesa, 2002, Motor unit activation and force production during eccentric, concentric and isometric actions, Jyvaskyla of University 11-12, 1416, 17-19 - [9] BSL PRO Manual – Hệ thống Biopac Student Lab PRO 3.7 - [10] Nguyễn Hoàng Hải, Nguyễn Việt Anh, Phạm Minh Toàn, Hà Trần Đức 2005 Công cụ phân tích Wavelet ứng dụng Matlab Nxb KHKT.23-25 - [11] Wavelet Toolbox Matlab - [12] Phạm Minh Trí 2004 Từ điển Y học Anh – Việt Nxb Y hoïc - [13] DeLuca, C., LeFever, R., McCue, M and Xenakis, A 1982 Behavior of human motor uints in different muscles during linearly varying contractions J Physiol 113-128 - [14] Weightsnet, Denver USA, http://groups.yahoo.com/group/Sppertraining/ - [15] http://en.wikipedia.org/wiki/Biceps_brachii_musle - [16] http://en.wikipedia.org/wiki/Brachioradialis HVTH: Bùi Văn Hải 93 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUYØNH QUANG LINH - [17] Matlab/Help/Wavelet Application/De-Noising Signal - [18] Matlab/Help/Wavelet Toolbox/wthresh - [19] Matlab/Help/Wavelet Toolbox/Advanced Concepts – Data compression - [20] Komi, P V and Rusko, H 1974 Quantitative evaluation of mechanical and electrical changes during fatigue loading of eccentric and concentric work Scand J Rehab Med Supple - [21] Eloranta, V and Komi, P V Function of the quadriceps fermoris muscle under maximal concentric and eccentric contraction Electromyogr Clin Neurophysiol 30 159-174 - [22] Grabiner, M and Kaspisirin, J 1997 Disparate elbow flexion synergist activation patterns during maximum voluntary isometric and anisometric contractions XVIth Congress of the International Society of Biomechanics Book of Abstracts p 322, Tokyo, Japan - [23] Grabiner, M and Owings, T 1999 Effects of eccentrically and concentrically induced unilateral fatigue on the involved and uninvolved limbs J Electromyogr Kinesiol, 9: 185 – 189 - [24] Howell, J., Chleboun, G., Conatser, R 1993 Muscle stiffness, strength loss, swelling and soreness following exercise-induced injury in humans J physiol 464: 183-196 - [25] Moritani, T and Muro, M 1987 Motor unit activity and surface electromyogram power spectrum during increasing force of contraction Eur J Appl Physiol 56: 260 – 265 - [26] Arendt – Nielsen, L and Mills, K R 1985 The relationship between mean power frequency of the EMG spectrum and muscle fibre conduction velocity Electroenceph Clin Neurophysiol 60: 130-134 - [27] Andersen, P and Sjogaard, G 1976 Selective glycogen depletion in the subgroups of type II muscle fibers during intense submaximal exercise in man Acta physiol Scand 96: 26A - [28] Viitasalo, J and Komi, P.V 1978 Interrelationship of EMG signal characteristics at different levels of muscle tension and during fatigue Electromyogr Clin Neurophysiol 18: 167-178 - [29] Tesch, P., Dudley, A., Duvoisin, M., Hather, B and Harris R 1990 Force and EMG signal patterns during repeated bouts of concentric and eccentric muscle actions Acta physiol Scand 138: 263 – 271 HVTH: Bùi Văn Hải 94 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP - GVHD: HUỲNH QUANG LINH [30] Burke R 1981 Motor units: Anatomy, physiology, and functional organization In V.B.Brooks (Ed), Handbook of Physiology: Sec The nervous system; Vol Motor Control: Bethseda, MD: American Physiologial Society p 345 – 422 - [31] Stuart, D and Enoka, R 1983 Motoneurones, motor units, and the size principle In The clinincal neuronsciences (Ed Rosenberg R) New York: Churchill Livingstone V:471-V:517 - [32] Gydikov A and Kosarov, D 1973 Physiological characteristics og the tonic and phasic motor units in human muscle In motor Control (Eds Gydikov & al eds) Plenum Press, New York 75-94 - [33] Brooke, M and Kaiser, K 1974 The use and abuse of muscle histochemistry Annals of the NewYork Acadamy of sciences 228: 121-144 - [34] Enoka, R 1994 Neuromechanical Basis of Kinesiology (second edition) Human Kinetics, Champaign IL USA - [35] Milner-Brown, H., Stein, R., Yemm, R 1973a Changes in firing rate of human motor units during voluntary isometric contractions J Physiol 230: 359-370 - [36] Sogaard, K., Christensen, H., Jensen, B., Finsen, L and Sjogaard G 1996 Motor control and kinetics during low level concentric and eccentric contractions in man Electroenceph Clin Neurophysiol 101: 453-460 - [37] Nardone, A., Romano, C and Schieppati, M 1989 Selective recruitment of highthreshold human motor units during voluntary isotonic lengthening of active muscles J Physiol 409: 451-471 - [38] Christova, P., Kossev, A., Radicheva N 1998 Discharge rate of selected motor units in human biceps brachii at different muscle lengths J Electromyogr Kinesiol 8: 287-294 - [39] Smith, J., Betts, B., Edgerton, V and Zernicke, R 1980 Rapid ankle extension during paw shakes: Selective recruitment of fast ankle extensors J Neurophysiol 43: 612-620 - [40] Nardone, A and Schieppati, M 1988 Shift of activity from slow to fast muscle during voluntary lengthening contractions of the triceps surae muscles in humans J Physiol 395: 363-381 - [41] Strojnik, V, Jereb, B., Colja, I 1997 Median frequency change during 60s maximal hopping and cycling In: Second annual Congress of the European College of Sport Sciences, Copenhagen, Denmark Book of Abstracts I: 370-371 HVTH: Bùi Văn Hải 95 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP - GVHD: HUỲNH QUANG LINH [42] Thomas, C., Ross, B., Calancie, B 1987 Human motor-unit recruitment during isometric contractions and repeated dynamic movements J Neurophysiol 57: 311-324 - [43] Van Cutsem, M., Duchateau, J and Hainaut, K 1998 Changes in single motor unit behaviour contribute to the increase in contraction speed after dynamic training in humans J Physiol 513(1): 295-305 - [44] Ivanova, T., Garland, S., Miller, K 1997 Motor unit recruitment and discharge behavior in movements and isometric contractions Muscle Nerve 20: 867- 874 - [45] Desmedt, J and Godaux, E 1978 Ballistic contractions in fast or slow human muscles: discharge patterns of single motor units J Physiol 285: 185196 - [46] Farina, D., Fosci, M., Merletti, R 2002 Motor unit recruitment strategies investigated by surface EMG variables J Appl Physiol 92: 235-247 - [47] Merletti, R., Sabbahi, M and DeLuca, C 1984 Median frequency of the myoelectric signal Effects of muscle ischemia and cooling Eur J Appl Physiol 52: 258-265 - [48] McGill, K.C and Dorfman, L.J., High resolution alignment of sampled waveforms, IEEE Trans Biomed Eng., 31, 46–470, 1984 - [49] Farina, D., Merletti, R., Indino, B., Nazzaro, M., and Pozzo, M., Surface EMG crosstalk between knee extensor muscles: experimental and model results, Muscle Nerve, 26, 681–695, 2002 - [50] Andearsen, S and Arendt-Nielsen, L 1987 Muscle fibre conduction velocity in motor units of the human anterior tibial muscle: a new size principle parameter J Physiol 391: 561-571 - [51] Solomonow, M., Baten, C., Smit, J., Baratta, R., Hermens, H., D'ambrosia, R and Shoji, H 1990 Electromyogram power spectra frequencies associated with motor unit strategies J Appl Physiol 68(3): 1177-1185 - [52] Hagberg, M and Ericson, B 1982 Myoelectric power spectrum dependence on muscular contraction level of elbow flexors Eur J Appl Physiol 48: 147-156 - [53] Miller, A., MacDougall, J., Tarnopolsky, M., Sale, D 1993 Gender differences in strength and muscle fiber characteristics Eur J Appl Physiol 66: 254-262 HVTH: Bùi Văn Hải 96 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP - GVHD: HUỲNH QUANG LINH [54] Komi, P.V and Viitasalo, J 1976 Signal charasteristics of EMG at different levels of muscle tension Acta Physiol Scand 96: 267-276 - [55] Plonsey, R., Action potential sources and their volume conductor fileds, IEEE Trans Biomed Eng., 56, 601–611, 1977 - [56] Farina, D., Merletti, R., Nazzaro, R., and Caruso, I., Effect of joint angle on surface EMG variables for the muscles of the leg and thigh, IEEE Eng Med Biol Mag., 20, 62–71, 2001a - [57] S Mallet An efficient image representation for multiscale analysis In Proc of Machine Vision Conference, Luka Tacho February 1985 - [58] D Gabor Theory of communication J IEE, 93; 429-257, 1946 - [59] I Daubechies Orthonormal bases of compactly supported wavelets Commun on Pure and Appl Math 41: 909-996 November 1988 HVTH: Bùi Văn Hải 97 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH PHỤ LỤC Các họ hàm wavelets Hàm Haar Là dạng hàm wavelet đơn giản nhất, wavelets rời rạc có sở hàm bước Hình Hàm haar Hàm Daubechies Tên gọi họ hàm Daubechies viết dbN, với N số thứ tự, db tên họ wavelet Hình Hàm dbN Hàm Biorthogonal (song trực giao) Họ wavelet biểu thị thuộc tính pha tuyến tính, cần cho tái tạo tính hiệu hình ảnh Hình Hàm biorthogonal HVTH: Bùi Văn Hải 98 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH Hàm coiflets Được xây dựng I.Daubechies theo đề nghị R.Coifman viết tắt coifN, N số thứ tự ‘coif’ tên họ wavelet Hình Hàm coifN Hàm symlets Symlets wavelet gần đối xứng, đề nghị Daubechies điều chỉnh họ dbN Được viết symN, N thứ tự, ‘sym’ tên họ wavelet Hình Hàm symN Hàm Morlet Hàm hàm tỉ lệ, rõ ràng Được viết morl Hình Hàm morl Hàm mũ Mêhicô Wavelet hàm tỉ lệ dẫn xuất đạo hàm bậc hai hàm mật độ xác suất Gauss Được viết ‘mexh’ HVTH: Bùi Văn Hải 99 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: HUỲNH QUANG LINH Hình Hàm mũ Mêhicô Hàm Meyer Wavelet meyer hàm mức xác định theo miền tần số Được viết ‘meyr’ Hình Hàm meyer HVTH: Bùi Văn Hải 100 ... Vật lý Kỹ Thu? ??t MSHV: 012057 I TÊN ĐỀ TÀI: THU NHẬN, XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Khảo sát tổng quan tín hiệu điện công cụ Wavelet Matlab vào xử lý, phân tích. .. tín hiệu Thử nghiệm thu tín hiệu điện xây dựng phần mềm xử lý tín hiệu a Xây dựng sơ đồ thu tín hiệu điện thiết bị MP30 b Sử dụng công cụ Wavelet việc xử lý nhiễu, phân tích nén tín hiệu điện. .. giao tiếp với máy tính thông qua thiết bị MP30 nhằm thu nhận tín hiệu điện cơ quay cánh tay, cổ tay, đùi… sử dụng công cụ Wavelet xây dựng phần mềm để phân tích, xử lý nén tín hiệu điện MỤC LỤC