Messung und Analyse myoelektrischer Signale - Communications ...

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Verwendete Abkürzungen A Verstärker, Amplifier ADC Analog/Digital-Converter ARV Averaged Rectified Value CMRR Common Mode Rejection Ratio DC Gleichstrom EKG Elektrokardiogramm EMG Elektromyogramm GPIB General Purpose Interface Bus FET Feldeffekttransistor FFT Fast Fourier Transform ICA Independent Component Analysis LE Linear Envelope MDF Median Frequency MNF Mean Frequency MPF Mean Power Frequency MUAP Motor Unit Action Potential MVC Maximum Voluntary Contraction OP, OPAMP Operationsverstärker PA Peak Amplitude PC Personal Computer PCMCIA Personal Computer Memory Card International Association PSD Power Spectral Density RMS Root Mean Square SC Switched Capacitor TP Tiefpass USB Universal Serial Bus VI Virtual Instrument VI
1. Einleitung Die Medizintechnik ist ein seit Jahren stetig wachsendes Anwendungsfeld der Elektrotechnik bzw. der Kommunikationstechnik. Ein Teilgebiet der Medizintechnik befasst sich dabei mit der Analyse myolektrischer Signale. Die rasanten Fortschritte auf dem Gebiet der modernen Signalverarbeitung innerhalb der vergangenen fünf bis zehn Jahre gestatten es, einerseits exaktere und schnellere medizinische Diagnosen durchzuführen, und andererseits zuverlässige und intelligente prothetische Hilfsmittel anzubieten. Im Gegensatz zu den Schlagworten der modernen Kommunikationstechnik ist der Begriff myoelektrisches Signal der Allgemeinheit weithin unbekannt. Jeder von uns produziert jedoch diese Signale, bewusst und unbewusst. Sie entstehen in unseren Körpern selber, während jeder einzelnen alltäglichen Bewegung unserer Muskeln. Als selektive Beispiele können zur Veranschaulichung der morgendlichen Augenaufschlag oder auch das abendliche zappen mit der Fernbedienung aufgeführt werden. Myoelektrische Signale werden demnach durch jede bewußte und unterbewußte Muskelbewegung erzeugt. Anders als Kommunikationssignale, die wir täglich produzieren (hierzu gehören solche, die beispielsweise beim telefonieren mit dem Mobiltelefon oder beim Versenden einer Email mit dem Computer entstehen), verlassen myoelektrische Signale unseren Körper im Normalfall nicht. Möchte man sie trotzdem sichtbar machen oder anderweitig nutzen, z.B. für medizinische Zwecke, muss man sie mit einer geeigneten Technik messen. Hat man myoelektrische Signale des Körpers messtechnisch erfasst, können sie auf untersschiedlichen Anwendungsgebieten von entscheidendem Nutzen sein. In der medizinischen Elektrodiagnostik werden sie genutzt, um neuromuskuläre Krankheiten zu diagnostizieren. Hochleistungssportler verwenden sie zum kontrollierten Training ihrer Muskeln. Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet sind Mensch-Maschine Schnittstellen, wie beispielsweise die Steuerung von Körperteilprothesen. In diesem Zusammenhang verhelfen die Signale den betroffenen Menschen zu mehr Lebensqualität im Alltag. In dieser Arbeit soll sich auf die Messung und Analyse der Signale konzentriert werden, um den einschlägigen Zusammenhang zwischen Technik und Medizin zu fokussieren und hervorzuheben. Die folgenden Abschnitte dieses Kapitels erläutern die Aufgabenstellung und Zielsetzungen dieser Diplomarbeit im Detail. 1
Seite 1 und 2: Diplomarbeit II Messung und Analyse
Seite 3 und 4: Vorwort An dieser Stelle möchte ic
Seite 5 und 6: Inhaltsverzeichnis 4. Signalanalyse
Seite 7: Verwendete Symbole und Formelzeiche
Seite 11 und 12: 1. Einleitung In der aktuellen Elek
Seite 13 und 14: 1.5. Gliederung 1. Einleitung Kapit
Seite 15 und 16: 2. Physiologische Grundlagen der my
Seite 33 und 34: 3. Signalerfassung ne weitgehend st
Seite 35 und 36: 3. Signalerfassung kann daher als e
Seite 37 und 38: 3. Signalerfassung � sd(t) = s t
Seite 39 und 40: Elektrodengeometrie und Größe 3.
Seite 41 und 42: 3. Signalerfassung verwendet man da
Seite 43 und 44: 3. Signalerfassung kelfasern erfass
Seite 45 und 46: 3.3.3. Masseelektrode 3. Signalerfa
Seite 47 und 48: 3.4. Zusammenfassung 3. Signalerfas
Seite 49 und 50: 4. Signalanalyse Wenn sich genügen
Seite 51 und 52: 4. Signalanalyse Werte definiert ma
Seite 53 und 54: 4. Signalanalyse Ist der Prozess st
Seite 55 und 56: 4.3.1. Gleichrichtung 4. Signalanal
Seite 57 und 58: 4. Signalanalyse � � � XSeff(
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4. Signalanalyse Geht man von der i
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4.4.1. Spitzenwert der Amplitude 4.
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4. Signalanalyse 4.5. Normierung de
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4. Signalanalyse Distanzen zwischen
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5. Entwicklung und Aufbau eines Mes
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6. Messergebnisse und Messwertanaly
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Seite 93 und 94:
Seite 95 und 96:
6.2.2. Spektrale Leistungsdichte 6.
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U [V] U [V] 4 3 2 1 0 −1 −2 −
Seite 99 und 100:
Seite 101 und 102:
7. Zusammenfassung und Ausblick Die
Seite 103 und 104:
7. Zusammenfassung und Ausblick ser
Seite 105 und 106:
Abbildungsverzeichnis 5.4. Schaltpl
Seite 107 und 108:
Literaturverzeichnis [1] Galvani, L
Seite 109 und 110:
Literaturverzeichnis [23] Miller-Br
Seite 111 und 112:
A. Anhang A.1. Entwicklung und Aufb
Seite 113 und 114:
A. Anhang Abbildung A.3.: Leiterpla
Seite 115 und 116:
A. Anhang A.1.4. Kalibrationsmessun
Seite 117 und 118:
MATLAB Programm zur Signalanalyse A
Seite 119 und 120:
A. Anhang MATLAB Programm zur Effek
Seite 121 und 122:
A. Anhang A.2.2. Weitere Amplituden
Seite 123 und 124:
A. Anhang A.2.3. Leistungsspektren
Seite 125:
A.3. Weitere Messdaten A. Anhang Ne
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