基于EMG的行人步频与步长估计技术研究

"2肌肉选择-cc3200实验指导书" 这篇实验指导书主要探讨的是使用肌电信号（EMG）进行行人步频探测和步长估计的技术。EMG信号在生物信号处理领域具有重要的应用价值，特别是在个人导航、手势识别和疲劳检测等方面。中国科大神经肌肉控制实验室与芬兰大地测量研究所合作，首次将EMG技术应用于个人导航，通过分析肌电信号来推算行人的行走轨迹。 在实验中，采用了16通道的EMG测量系统，该系统配备有内置放大器，增益范围为40至40.80dB，最高采样率可达64kHz，但在实验中设置为1kHz。每个EMG传感器包括一对直线形差分电极，电极面积为1mm×10mm，电极间的间距为10mm。实验中，传感器被放置在测试者的腿部肌肉上，特别是小腿腓肠肌，因为腓肠肌在行走时产生的EMG信号特征最为显著。根据实证研究和已有文献，至少需要在测试者的一条腿上的腓肠肌安装两个EMG传感器来有效感知行走的步态。 此外，实验表明，从右侧腓肠肌获取的EMG信号对于步频探测和步长估计尤其有用。作者通过大量的实验积累了经验，这些经验对于优化传感器的位置和提高定位精度至关重要。 从标签“传感器辅助 室内定位 PDR算法”可以看出，这项技术可能与 Pedestrian Dead Reckoning (PDR) 算法相结合，用于实现室内定位。PDR是一种利用步进计数、步长估算和方向信息来确定行人位置的导航方法。结合EMG信号，可以增强PDR在室内环境下的定位性能，尤其是在GPS信号无法穿透的区域。 博士论文部分提到了中国科学技术大学的研究，该研究关注的是基于GPS和自包含传感器的行人室内外无缝定位算法。作者通过研究提高了导航定位的准确性、可靠性和连续性，特别是在城市峡谷和室内等GPS信号受限的环境中。论文可能涵盖了GPS信号衰减问题的解决方案，以及如何利用其他传感器（如EMG）来弥补GPS的不足，实现室内外定位的平滑过渡。 这篇实验指导书和博士论文共同揭示了利用肌电信号进行行人定位的前沿技术，强调了EMG传感器在室内定位中的作用，以及如何结合PDR算法提高定位性能，尤其是在GPS信号不稳定的复杂环境中。