[发明专利]基于自适应滤波的震颤患者主动运动提取方法及电子设备

说明书

本发明提供一种基于自适应滤波的震颤患者主动运动提取方法及电子设备，旨在改善滤波器对震颤信号的滤除能力以及减少对主动运动信号的滞后。包括：提出一种截止频率可调的一阶滤波器结构；把原始测量信号和滤波后信号作差后输入至汉明窗中，通过快速傅里叶变换获取误差信号的主频频率；针对主动运动信号和震颤信号在频率上的差异，使用误差信号的主频频率设置自适应律实时调整滤波器截止频率。本发明针对手腕震颤患者主动运动信号难以提取的问题，提出了一种基于自适应滤波的震颤患者主动运动提取方法，实现了从测量信号中对主动运动信号的高质量提取，为解决实际外骨骼系统的控制以及人机交互问题提供了技术指导，具有重要的理论和应用价值。

技术领域

本发明涉及康复机器人控制系统技术领域，尤其涉及一种基于自适应滤波的震颤患者主动运动提取方法及电子设备。

背景技术

手腕震颤是帕金森病人最主要的症状，它是一种不自主的、无规则的震荡运动，其幅度随时间变化，频率相对稳定。现有的震颤治疗方法主要包括药物治疗以及深颅电刺激等，存在耐药性以及副作用大等问题。近年来机器人技术发展迅速，使用机器人技术设置的抑震外骨骼为传统医学提供了新的解决方案。抑震外骨骼的工作机理是通过控制安装在外骨骼结构上执行器的输出以调整患者上肢与外骨骼机械结构所组成交互耦合系统的阻尼和惯量，进而改变系统的频率响应实现抑震。相较于传统治疗方法，使用非侵入式的抑震外骨骼兼具风险低以及可穿戴性好的优点。

震颤作为非主观意向运动，常伴随着人体意向运动一起出现，选用压力传感器、陀螺仪或者加速度计等传感器测取人体的信号包含有震颤和主动运动信号两部分。学者研究表明，帕金森患者手腕震颤的频带为3.5-7.7Hz，而主动运动的频带为0-2Hz，由于两者的频带非常接近，传统的线性滤波器无法将两者完全分离开。因此如何从测量信号中分离震颤运动以及主动运动，是实现抑震外骨骼控制的关键，为后续高精度跟踪人体主动运动打下基础，具有重要的理论和应用价值。

发明内容

本发明要解决的主要技术问题在于，从震颤患者原始测量信号中分离震颤信号和主动运动信号，实现主动运动信号的高质量提取。

本发明为解决上述问题采取的技术方案是：提供了一种基于自适应滤波的震颤患者主动运动提取方法，包括以下步骤：

获取原始测量信号，原始测量信号中包括震颤信号和主动运动信号；

对原始测量信号使用一阶低通滤波器进行滤波，得到滤波后信号；

对原始测量信号和滤波后信号作差得到误差信号，将误差信号输入到一个汉明窗中，对加窗后的误差信号进行快速傅里叶变换，获取误差信号的主频频率；

设置自适应律，根据主频频率的大小实时调整一阶低通滤波器的截止频率，实现当手腕震颤时，调小截止频率从而滤除震颤信号；当手腕没有震颤时，增大截止频率从而减小一阶低通滤波器对主动运动信号估计的滞后。

进一步地，所述一阶低通滤波器是一个截止频率可调的一阶系统，具体表达式如下：

T(s)＝F_a(s)/F(s)＝ω_c/(s+ω_c)

其时域状态方程为其中f(t)为原始测量信号，f_a(t)表示滤波后得到的主动运动估计信号，为f_a(t)的导数，s表示拉普拉斯算子，ω_c表示一阶低通滤波器的截止频率，F(s)和F_a(s)分别是f(t)和f_a(t)拉氏变换后的结果。

进一步地，对原始测量信号使用一阶低通滤波器进行滤波时，截止频率取25Hz。

进一步地，汉明窗大小N需要满足如下约束条件：