由脑卒中和脊髓损伤等导致的肢体瘫痪随着时代的发展,呈现了年轻化的趋势,而瘫痪也因其治疗时间长、成效慢而成为医学界的难题。现如今正在研究的方法有针灸按摩疗法、神经发育疗法、药物治疗、物理疗法等等。课题所在研究团队将生物医学和电子信息学科相结合,提出“微电子肌电桥”理论,并开发肢体运动重建系统帮助患者康复。本文负责该肌电探测系统的设计,具体工作如下:1.对“微电子肌电桥”和肌电信号进行理论研究,设计了探测系统的基本框架,并完成了硬件和软件两个部分的具体实现。系统硬件包括探测电路模块、主控电路模块和通信模块,系统软件包括主控电路模块软件和安卓端软件。2.对压缩感知和深度学习理论进行研究,研究了压缩感知的原理,并研究了压缩感知稀疏性和不相干性两个前提条件,贪婪算法和凸优化算法两大类重构算法,并研究了深度学习的相关基础知识,包括MPC人工神经元、神经网络结构和卷积神经网络等。3.采用压缩感知和深度学习对肌电信号进行采样与重构。首先验证了肌电信号满足压缩感知稀疏性的条件,之后对压缩感知重构算法中的OMP算法、IHT算法、FPC算法和GPSR算法进行仿真,再对基于深度学习的重构算法进行仿真。通过比较重构误差和重构时间,基于深度学习的压缩感知重构算法重构误差为10-9量级,重构时间为0.53s,适用于该系统。4.研究系统的硬件部分,包括探测电路模块、主控电路模块和通信模块。实现系统的软件部分,主控电路模块软件在Keil uVersion 5.0集成开发环境下实现,完成信号的预处理、压缩采样和数据传输等功能,安卓手机软件在Android Studio集成开发环境下实现,完成WiFi通信、信号重构和UI显示等功能。