выпускная квалификационная работа https://drive.google.com/drive/folders/1adOOu_Dq2RxFJTEZMaZzuDUxL7n7kmSh?usp=sharing

1. МИРЭА – Российский Технологический Университет
Институт вечернего и заочного образования
Кафедра КБ-2 «Прикладные информационные технологи»
Тема выпускной квалификационной работы
«Разработка программных средств для регистрации, анализа
и хранения сигналов электромиографии на мобильной
платформе»
Выполнил:
Масленков Григорий Дмитриевич
Научный руководитель:
Мельников Алексей Олегович
2021

2. Область исследований
Объект исследования - физиологические
принципы функционирования периферической
нервной системы человека, структура,
свойства, и методы измерения, обработки и
хранения сигналов ЭМГ.
Предмет исследования - алгоритмы
захвата, предварительной обработки и
хранения сигналов ЭМГ в рамках мобильной
платформы.

3. Электромиография
Один из методов
исследования биоэлектрических
потенциалов, возникающих в
скелетных мышцах человека и
животных при возбуждении
мышечных волокон.

4. Потенциальные сферы
применения
 Медицинская сфера
 Бионическое протезирование
 Анализ мышечной активности
 Фитнес-трэкеры для спортсменов
 Человеко-машинные интерфейсы
 Игровая индустрия

5. Актуальность разработки
 На рынке мобильных приложений нету решений с
открытым исходным кодом, позволяющих работать с
сигналом ЭМГ.
 На кафедре КБ-2 нету инструментов, подключающихся
напрямую к контроллеру по TCP/Bluetooth для
считывания и хранения сигналов ЭМГ.
 Мобильное приложение позволяет осуществлять запись
сигналов в специфичных условиях, где не получается
применить стационарные устройства.
 Мобильное приложение можно использовать как
конечный продукт для проведения исследований, а также
как инструмент для создания новых продуктов.

6. Цель и задачи
Задачи работы:
 обзор предметной области;
 спроектировать общую архитектуру системы сбора и
предварительного анализа сигналов ЭМГ;
 разработать алгоритм для регистрации и
отслеживания импульсов ЭМГ;
 организовать промежуточное хранение сигналов и
обмен данными с облачным хранилищем;
 анализ экономической эффективности программного
обеспечения.
Цель работы: разработать мобильное приложение
для регистрации, хранения и анализа сигналов
электромиографии.

7. Схема обработки ЭМГ
Регистрация
сигналов
электромиографии
Фильтрация
Поиск импульсов
ЭМГ
Классификация
сигнала
1 2 3
4

8. Оборудование для измерения
сигналов ЭМГ
Для регистрации сигналов электромиографии в данной работе
использовалось устройство, в состав которого входит:
1. накожные электроды;
2. плата EMG-8x Rev.2;
3. контроллер ESP32.

9. Фильтрация сигнала
𝑦 𝑛 =
𝑘=0
𝑁−1
ℎ 𝑘 𝑥(𝑛 − 𝑘
1. Формирование коэффициентов КИХ-
фильтра
2. Дискретная свертка
Зашумленный сигнал
Фильтрованный сигнал
Фильтрация сигналов:
Спектральная плотность мощности
Амплитудно-частотная характеристика КИХ-фильтра

10. Распознавание импульса ЭМГ
1 AVG =
1
𝑛
i=1
𝑛
𝑥(𝑖
1. Рассчитываем среднее значение амплитуды сигнала AVG
2. Вычитаем AVG из каждого значения сигнала
3. Расчет параметра minCapture = AVG * 0.80
4. Проводим прямую вдоль оси отсчета со значением minCapture
5. Всё, что находится выше проведенной прямой, считается активным сигналом
2 y k = x k − AVG 3 minCapture = AVG ∗ 0.80

11. Аппаратная платформа
Минимальная версия ОС: 4.1
Минимальная версия SDK: API 16
Поддерживают 99.8% устройств

12. Используемые технологии

13. Схема взаимодействия
элементов системы

14. Структура программных средств
Модуль чтения
данных
Модуль
обработки
данных
Модуль
сохранения
данных

15. Результаты работы

16. Экономическая эффективность
- Себестоимость разработки: 385 469 рублей
- Сроки реализации: 98 календарных дней
- Сроки окупаемости: 7 месяцев

17. Заключение
В рамках выпускной квалификационной работы были выполнены
следующие задачи:
 обзор предметной области;
 обзор облачных технологий для хранения данных;
 спроектирована архитектура программной среды для сбора,
анализа и хранения сигналов ЭМГ;
 разработано мобильное приложение со следующими
возможностями:
o регистрация сигналов ЭМГ с контроллера по Wi-Fi/BT/BLE;
o фильтрация шумов и анализ сигналов ЭМГ;
o хранение собранных данных в облачной среде;
o формирование обучающих выборок;
o отображение обработанных данных в режиме реального времени.
 анализ экономической эффективности.

18. Идеи для развития ПО
Идеи для усовершенствования ПО:
 доработать алгоритм поиска моментов импульсов ЭМГ;
 использовать нейронные сети для предварительной фильтрации и
классификации сигналов;
 интеграция тяжелых расчетов с облачными технологиями;
 создание модуля с настройками для контроллеров (настройка
частоты дискретизации, прослушиваемых каналов и т.п.).
Наличие открытых исходных кодов и модульного
подхода реализации мобильного приложения позволит
легко дорабатывать приложение и адаптировать его под
новые цели.

19. Спасибо за внимание