I. Tổng quan về tín hiệu điện cơ
Luận văn thạc sĩ Vật lý kỹ thuật tập trung vào việc xử lý tín hiệu điện cơ bằng kỹ thuật số. Tín hiệu điện cơ (EMG) là tín hiệu sinh học được tạo ra từ hoạt động co giãn của cơ, phản ánh trạng thái hoạt động của hệ thần kinh và cơ bắp. Kỹ thuật số được áp dụng để phân tích và xử lý các tín hiệu này, giúp loại bỏ nhiễu và nâng cao độ chính xác. Hệ thống điều khiển và cảm biến đóng vai trò quan trọng trong quá trình thu nhận và xử lý tín hiệu.
1.1. Cơ sở sinh lý và giải phẫu cơ
Cơ chủ động là loại cơ gắn vào xương, giúp cơ thể di chuyển và thực hiện các hoạt động hô hấp. Tín hiệu điện cơ phản ánh trạng thái hoạt động của các sợi cơ này. Cấu trúc giải phẫu và tính chất sinh lý của cơ ảnh hưởng trực tiếp đến đặc tính của tín hiệu EMG. Đơn vị vận động (Motor Unit) là yếu tố cơ bản trong việc tạo ra tín hiệu điện cơ, bao gồm một tế bào thần kinh vận động và các sợi cơ mà nó điều khiển.
1.2. Nguồn gốc và đặc điểm tín hiệu EMG
Tín hiệu điện cơ được tạo ra từ quá trình khử cực và tái cực của màng tế bào cơ. Điện thế hoạt động của các sợi cơ kết hợp lại tạo thành tín hiệu EMG. Tín hiệu này có tính ngẫu nhiên và chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như nhiễu điện, nhiễu chuyển động và hiện tượng nhiễu xuyên âm. Cảm biến được sử dụng để thu nhận tín hiệu EMG từ bề mặt da hoặc trực tiếp từ cơ bắp.
II. Phương pháp xử lý tín hiệu điện cơ
Kỹ thuật số được áp dụng để xử lý tín hiệu điện cơ, bao gồm các phương pháp như phép biến đổi wavelet, phép biến đổi Fourier và phép biến đổi Hilbert-Huang. Phép biến đổi wavelet được đánh giá cao do khả năng phân tích tín hiệu trong cả miền thời gian và tần số, phù hợp với đặc tính phi tuyến của tín hiệu EMG. Mạch điện và hệ thống điều khiển được thiết kế để tối ưu hóa quá trình xử lý tín hiệu.
2.1. Phép biến đổi wavelet
Phép biến đổi wavelet là công cụ toán học hiệu quả để phân tích tín hiệu điện cơ. Nó cho phép phân tích tín hiệu ở các mức độ phân giải khác nhau, giúp loại bỏ nhiễu và trích xuất thông tin hữu ích. Wavelet Toolbox trong Matlab được sử dụng để thực hiện các phép biến đổi này. Kết quả cho thấy, phép biến đổi wavelet vượt trội so với các phương pháp truyền thống như Fourier trong việc xử lý tín hiệu EMG.
2.2. So sánh các phương pháp xử lý
Các phương pháp xử lý tín hiệu như Fourier, Hilbert-Huang và wavelet được so sánh về độ chính xác và hiệu quả. Phép biến đổi wavelet được đánh giá là phù hợp nhất do khả năng xử lý tín hiệu phi tuyến và loại bỏ nhiễu hiệu quả. Kỹ thuật điện và hệ thống điều khiển được tích hợp để tối ưu hóa quá trình xử lý.
III. Ứng dụng thực tiễn và kết quả
Luận văn thạc sĩ đã xây dựng các module độc lập bằng Matlab để xử lý tín hiệu điện cơ. Các module này được sử dụng để lọc nhiễu, nén tín hiệu và phân tích dữ liệu EMG. Kỹ thuật số và phép biến đổi wavelet đã chứng minh hiệu quả trong việc tạo ra tín hiệu điện cơ đáng tin cậy, phục vụ cho các nghiên cứu lâm sàng và ứng dụng trong y sinh.
3.1. Xây dựng module xử lý tín hiệu
Các module xử lý tín hiệu điện cơ được xây dựng bằng Matlab, sử dụng Wavelet Toolbox để thực hiện các phép biến đổi. Module này cho phép lọc nhiễu, nén tín hiệu và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu EMG. Hệ thống điều khiển được tích hợp để tự động hóa quá trình xử lý.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy, phép biến đổi wavelet giúp loại bỏ nhiễu hiệu quả và tạo ra tín hiệu điện cơ đáng tin cậy. Các tín hiệu đã xử lý được sử dụng trong các nghiên cứu lâm sàng, hỗ trợ chẩn đoán và điều trị các bệnh liên quan đến cơ. Kỹ thuật số và hệ thống điều khiển đã chứng minh giá trị thực tiễn trong lĩnh vực y sinh.
