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基于SOPC技术的表面肌电信号检测系统的研究的任务书
任务书
一、课题背景
表面肌电信号（SurfaceElectromyography，简称sEMG）是一种非侵入性的生物电信号，是肌肉运动时肌肉表面发射的电生理信号，常用于肌肉功能评估、康复训练、运动控制等领域。目前，sEMG信号采集设备的种类繁多，既有商业化的设备，也有自行搭建的硬件和软件。然而，现有设备存在诸多缺陷，例如信号处理能力不足、数据传输不稳定等。因此，建立一种高效、稳定、实用的sEMG信号检测系统具有重要的意义。
随着SOCP（SystemonChip）技术的一步步发展，以FPGA（Field-ProgrammableGateArray）为代表的可编程芯片和以ARM（AdvancedRISCMachines）为代表的微处理器的出现，为实现高效、实时、低功耗、小型化的嵌入式系统提供了新的解决方案。因此，采用SOCP技术实现sEMG信号检测系统成为当前的研究热点。
二、课题研究目标
本研究旨在基于SOCP技术，设计和实现一种高效、稳定、实用的sEMG信号检测系统，具体研究目标有：
1.设计和实现基于FPGA的sEMG信号采集、滤波、放大、AD转换等前端电路模块。
2.利用ARM处理器实现高效、实时的sEMG信号处理算法，包括信号特征提取、分类识别、运动控制等代码编写和优化。
3.设计和实现基于SOCP技术的sEMG信号检测系统的硬件架构，包括FPGA和ARM的连接方式、数据传输方式、系统架构等。
4.对sEMG信号检测系统进行整体性能测试、算法实验验证和应用场景模拟测试，评估系统的性能指标，如敏感度、精度、响应时间等。
5.编写完整的系统使用说明和技术文档，为后续的技术升级和应用推广提供基础。
三、研究内容
1.sEMG信号采集模块的设计和实现
（1）sEMG信号的特点分析，确定合理的采集电极设计。
（2）设计并实现基于FPGA的sEMG信号前端电路模块，包括伏安放大器、滤波器、AD转换器等。
2.sEMG信号处理算法的设计和实现
（1）基于ARM处理器设计并实现高实时性的sEMG信号处理算法，包括信号特征提取、分类识别、模式识别等。
（2）优化算法实现效率，提高算法准确率、精度和稳定性。
3.基于SOCP技术的sEMG信号检测系统架构设计和实现
（1）确定FPGA和ARM的连接方式和数据传输方式，实现FPGA与ARM之间的数据交互。
（2）确定系统硬件架构，包括FPGA、ARM、外部设备等。
（3）基于Vivado和IAR工具，实现sEMG信号检测系统的硬件描述语言和软件编写。
4.系统测试与效果评估
（1）设计实验方案，对sEMG信号检测系统的整体性能进行测试，包括数据传输稳定性、信号采集精度、算法实现效率等。
（2）进行算法实验验证，对算法准确性和稳定性进行验证。
（3）模拟应用场景测试，对系统实际应用效果进行模拟测试。
5.编写系统使用说明和技术文档
（1）撰写完整的系统使用说明。
（2）撰写技术文档，包含系统硬件设计和软件编写等详细信息，为后续技术升级和应用推广提供支持。
四、预期成果
1.一种基于SOCP技术的sEMG信号检测系统的设计和实现。
2.sEMG信号采集、信号处理和算法实现的技术路线，为相关研究提供参考和支持。
3.完整的系统性能测试、算法实验验证和应用场景模拟测试结果，评估系统的性能指标。
4.系统使用说明和技术文档。
五、研究计划
1.第一年
（1）研究sEMG信号采集和信号处理原理，调研相关技术、设备和软件环境，完成系统需求分析。
（2）设计并实现基于FPGA的sEMG信号前端电路模块。
（3）设计并实现基于ARM的sEMG信号处理算法。
2.第二年
（1）确定FPGA和ARM的连接方式和数据传输方式，实现FPGA与ARM之间的数据交互。
（2）整合前期实现的电路和算法模块，完成基于SOCP技术的sEMG信号检测系统的硬件架构设计和实现。
3.第三年
（1）开展系统测试与效果评估，包括数据传输稳定性、信号采集精度、算法实现效率等方面的测试。
（2）进行算法实验验证和模拟应用场景测试，对系统实际应用效果进行模拟测试。
（3）编写系统使用说明和技术文档。
六、参考文献
[1]TijsmaM,MulderM,HerderJL.Analysisofelectromyographicsignalsusingwavelets[J].IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,1996,43(7):746-756.
[2]Ramos-MurguialdayA,SchürholzM,CaggianoV,etal.Proprioceptiveandexteroceptivefeedbackmodulatethesens