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CheezCheez/CheezsEMG

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Cheez.sEMG肌肉电传感器

简介

Cheez.sEMG是启思电子推出的一款肌电传感器模块。其能够通过检测人体表面的肌电信号(sEMG)反映肌肉和神经的活动。

本传感器模块集成了滤波、放大电路,将范围在mV甚至uV级别的微弱人体表面肌电信号进行13000倍放大,并通过差分输入、模拟滤波电路的方式对噪音(特别是工频干扰)进行有效抑制。输出信号为模拟量形式,以1.65V为基准电压,0~3.3V量程的输出。输出信号的大小取决于选定肌肉的活动量,输出信号的波形可显著指示被观察位置皮下肌肉的情况,方便做肌电信号的分析与研究,如使用Arduino作为控制器检测肌肉活动情况,如肌肉是否紧绷,强度如何,是否疲劳等。

本产品是一种主动感应传感器,能提供高质量的信号搜集,且易于使用,仅需要一些极为简单的准备工作即可。 本产品的测量具有非侵入性、无创伤、操作简单等优点,可用于人机交互等相关应用。虽然测量肌肉活动历来被用于医学研究,然而随着不断缩小但功能更强大的微控制器和集成电路的完善,肌电图电路和传感器也逐渐被应用于各种控制系统。

注意:

  1. 电极板保持和肌肉方向一致。
  2. 皮肤干燥时,建议使用导电凝胶或湿巾擦拭电极和皮肤。
  3. 供电电压为5V,供电电流不小于20mA,纹波与其他噪音要小。
  4. 本品并非专业医疗仪器,不能作为辅助配件参与诊断和治疗。

产品参数

  • 输入电压:5V-DC
  • 输出电压:模拟量(0 - 3.3V)、 数字量(0 / 3.3V)
  • 工作电流:< 10mA
  • 模块接口:XH2.54-4P
  • 尺寸:
    • 干电极版本:35mm x 33mm
    • 湿电极版本:42mm x45mm

引脚说明

  • 湿电极版本

image

  • 干电极版本

image

使用教程

安装方式

  • 湿电极版本

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  • 干电极版本

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接线图

  • 湿电极版本

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  • 干电极版本

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教程

准备

  • 软件

    • Arduino IDE 2.3
    • 安装Arduino库:管理中安装CheezsEMG库

    image

  • 硬件

    • Arduino UNO开发板 x1
    • EX.UNO控制板x1(可选)
    • sEMG肌电传感器 x 1
    • 干电极
      • XH2.54端子 转 4Pin杜邦线 x1
      • 腕带 x1
    • 湿电极
      • 4Pin杜邦线 转 4Pin杜邦线 x1
      • 电极贴 x3
  • 连接

引脚连接:

单片机引脚 传感器引脚
D2 L(黄色线)
A0 S(白色线)
5V V(红色线)
GND GND(黑色线)

样例代码

/* 
串口输出:
        波特率 115200
        采样率:500Hz 

串口输出内容(ASCII码):
        原始数据,滤波后的肌电信号,包络信号,佩戴检测信号
*/
#include "CheezsEMG.h"

#define SAMPLE_RATE 500        // 采样率
#define BAUD_RATE 115200       // 串口波特率
#define INPUT_PIN A0           // 信号输入(白色)
#define DETECT_PIN 2           // 检测输入(黄色)
 
// 使用默认配置  
CheezsEMG sEMG(INPUT_PIN, DETECT_PIN, SAMPLE_RATE);  

void setup() 
{
  Serial.begin(BAUD_RATE);
  sEMG.begin();  
}  

void loop() 
{   
  if(sEMG.checkSampleInterval())
  {
    sEMG.processSignal();  

    Serial.println(
        String(sEMG.getRawSignal()) + "," +      // 原始数据
        String(sEMG.getFilteredSignal()) + "," + // 滤波数据
        String(sEMG.getEnvelopeSignal()) + "," + // 包络数据
        String(sEMG.getDetectSignal())           // 佩戴情况
    );
  }
} 

实验结果

可通过ArduinoIDE上的 ”串口绘图仪“

image


About

Lightweight Arduino library for muscle electrical signal acquisition and processing

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