Preprocessing of EMG Signals

Abstract

Una electromiografía (también conocida como EMG) es la representación de la señal eléctrica producida por la actividad muscular. Para poder medir estos impulsos se utilizan electrodos. Estos electrodos pueden ser de varios tipos, pero los más comunes son los electrodos de superficie (normalmente los adhesivos desechables) y los electrodos de aguja. Estos últimos se insertan dentro del músculo de interés para registrar el EMG utilizando de la aguja mientras que el otro simplemente se coloca sobre la piel. Cada tipo de electrodo tiene sus ventajas e inconvenientes. Los electrodos de aguja proporcionan lecturas precisas y de un área muy concreta, mientras que los electrodos de superficie son fáciles de instalar y tienen poco riesgo de infección al usarlos. Dependiendo de la aplicación, el tipo de electrodo será distinto, e incluso para algunas aplicaciones puede ser necesario construir un electrodo personalizado para adaptarse a las necesidades específicas del caso. En el caso particular del proyecto, se utilizarán electrodos de superficie desechables para medir las EMG, ya que son los más seguros y relativamente económicos. Con el fin de procesar la señal EMG, se diseña un circuito de preprocesamiento analógico electrónico. Este circuito consta de cuatro etapas principales: ganancia, filtrado, rectificación y una envolvente. Las señales EMG tienen un voltaje muy bajo (alrededor de 1 mV de amplitud). Por lo tanto, la etapa de ganancia consta de un amplificador de precisión que dará la ganancia necesaria para aumentar el voltaje de la señal. La etapa de filtrado ayuda a reducir cualquier ruido no deseado de diferentes fuentes de ruido (consulte el Capítulo 2 para obtener más información). El filtro principal será un filtro de Butterworth de cuarto orden con una frecuencia de corte de 10 kHz. La rectificación se realizará utilizando un rectificador de precisión para distorsionar la señal lo menos posible. El detector de envolvente tendrá una constante de tiempo de 0,3 s, derivada del estudio realizado sobre la Figura 3.18. Una vez finalizado el preprocesamiento analógico de la señal EMG, se necesita digitalizar la señal. Para ello, se debe seleccionar un tiempo de muestreo adecuado y, siguiendo los resultados de la Figura 5.9, un tiempo de muestreo de alrededor de 10 ms será adecuado para los requerimientos de este proyecto. Estos resultados se basan en un algoritmo de clasificación relativamente sencillo. Futuros proyectos pueden centrarse en desarrollar este algoritmo utilizando diferentes técnicas, como el uso de una Red Neuronal para clasificar los datos de una manera más precisa y eficiente.

Electromyographies (or EMG) are electrical recordings of muscle activity. In order to record these impulses, electrodes are used. These sensors can be of many types, but the most commonly used forms are surface electrodes (such as disposable foam-pad electrodes) and needle type electrodes. The latter of these is inserted inside the muscle of interest in order to record the EMG with help from the needle, while the other one simply rests on top of the skin. Each type of electrode has its limitations and advantages, needle electrodes give precise and short-area readings, while surface electrodes are easy to install and have little risk of infection when using them. Depending on the application, the type of electrode will vary, for some applications it might even be required to build a custom electrode to suit the specific needs of the measurement. In the particular case of the project, foam-pad electrodes will be used to measure all EMGs since they are the safest and relatively cheap. In order to process the EMG signal, an electronic analog preprocessing circuit is designed. This circuit has four main stages: gain, filtering, rectifier and envelope detector. EMG signals have a very low voltage (around 1 mV amplitude). Therefore, the gain stage consists of a precision amplifier which will give the necessary gain to boost the voltage of the signal. The filtering stage helps to reduce any unwanted noise from different noise sources (see Chapter 2 for more information). The main filter will be a fourth order Butterworth Filter with a cut frequency of 10 kHz. The rectifier will be a precision rectifier in order to distort the signal as little as possible. The envelope detector, will have a time constant of 0,3 s as studied in Figure 3.18. Once the analog preprocessing of the EMG signal is finished, it is the turn of the digitalisation of the signal. In order to do this, an adequate sampling time must be selected and following the results on Figure 5.9, a sampling time of around 10 ms will be suitable for the needs of this project. These results are based on a very simplified classifying algorithm, future projects can focus on developing this algorithm using different techniques, such as using a Neural Network to classify the data in a more precise and efficient way.