随着可穿戴电子设备的快速发展，下一代表皮传感器对透气性提出了更高要求。传统的医疗级电极（如Ag/AgCl湿电极）虽然信号质量高，但依赖于导电凝胶，容易导致皮肤刺激、不适，且信号稳定性随时间下降。为了解决这些问题，研究者开发了基于聚合物基底（如PET、ParyleneC、硅胶等）的干电极，但这些材料本身透气性较差，水蒸气透过率（WVTR）通常仅在0.4至4gm⁻²h⁻¹之间，无法满足皮肤正常的生理性经皮水分流失（TEWL）需求。为了提升透气性，研究者尝试了微穿孔、激光打孔、使用...

背景介绍言语产生是人类交流的核心过程，涉及肺部气流、声带振动以及面部、口腔和舌头肌肉的协调运动。然而，对于接受全喉切除手术的患者来说，由于声带被切除，他们失去了发声能力。现有的替代发声方式，如食管语、电子喉或气管食管假体，虽然在临床上有所应用，但存在语音可懂度低、声音个性丧失等问题，限制了患者的社交沟通。为了帮助喉切除患者恢复自然语音交流，研究者提出了“无声语音接口”这一技术路径。SSI通过采集与发音相关的生物信号（如肌肉活动、舌位、脑电等），将其转换为合成语音。其中，表面肌...

对于因中风、脊髓损伤等疾病导致运动功能严重障碍的患者而言，重建与外部世界的交互和控制能力，是康复医学的梦想之一。脑机接口技术的崛起，为实现这一梦想带来了革命性的希望。它绕开受损的神经通路，通过解码大脑皮层的神经活动信号，直接控制外部设备或刺激残余神经肌肉，在运动功能康复领域实现了一系列从概念验证到临床实践的关键突破，正在重新定义神经康复的可能性。BCI在运动康复中的临床应用突破，首要体现在为重度瘫痪患者重建控制与交流能力。通过植入或非侵入式方式，采集患者想象运动时大脑感觉运动...

矩阵式表面肌电电极是一种采用二维矩阵排列的表面电极，用于采集肌肉活动时产生的生物电信号。矩阵式表面肌电电极操作使用指南：一、操作前准备设备与材料矩阵式表面肌电电极(含电极阵列、连接线、传感器)肌电仪(支持多通道同步采集)酒精棉片、剃须刀(必要时)、医用胶布或弹性绷带解剖图谱或超声设备(辅助定位，可选)受试者准备剃除电极放置部位的体毛，减少接触阻抗。用酒精棉片清洁皮肤，去除油脂和角质层，降低电阻。指导受试者保持放松状态，避免肌肉紧张影响信号质量。二、电极放置原则通用规则位置：电...

神经信号解码是将大脑或周围神经的电活动转化为可识别意图的技术，是脑机接口和神经假肢的核心。其基本范式包括信号采集、预处理、特征提取、解码建模和意图识别五个关键环节，构成完整的信号处理链路。信号采集是第一步，根据应用需求选择侵入式或非侵入式方式。侵入式电极(如犹他阵列、ECoG)直接记录神经元放电，信号质量高但创伤大；非侵入式电极(如EEG、fNIRS)通过头皮记录，安全但空间分辨率低。采集系统需保证高采样率、低噪声，同时考虑便携性和长期稳定性。预处理环节去除噪声和伪迹。常见噪...

肌电热点图是一种基于高密度表面肌电信号的可视化技术，通过电极阵列采集肌肉电活动，将信号强度映射为颜色分布，直观展示肌肉激活模式和功能状态。解读肌电热点图需要从颜色分布、激活时序、对称性等多个维度综合分析。颜色分布反映肌肉激活强度。通常采用红-黄-蓝色系，红色表示高激活，蓝色表示低激活。观察热点图时，首先关注激活区域的位置和范围。如果某块肌肉出现大面积红色区域，说明该肌肉处于高负荷状态；若激活区域分散或不对称，可能提示肌肉代偿或功能异常。激活时序分析可判断肌肉协调性，正常运动时...

在人机交互、智能康复与神经工程快速发展的今天，如何精准、实时地理解人类操作意图，成为构建高效人机协同系统的核心挑战。传统单一信号源(如仅用脑电或仅用肌电)往往受限于信息维度不足、噪声干扰大或响应延迟等问题。而多模态脑电肌电采集技术的兴起，正为这一难题提供全新解法——通过同步融合大脑认知指令(EEG)与肌肉执行状态(EMG)，实现对用户意图更全面、鲁棒的解码，标志着人机协同意图识别进入新范式。脑电信号(EEG)反映大脑皮层的电活动，能提前捕捉运动准备、注意力分配甚至错误感知等高...

矩阵肌电采集分析系统是一种高精度、多通道的生物电信号采集设备，主要用于神经肌肉电生理研究、运动科学、临床康复及人机交互等领域。矩阵肌电采集分析系统核心功能介绍：神经肌肉研究解析运动单元动作电位时序，量化神经传导速度与肌肉协同策略。通过高密度电极阵列定位神经支配区域，研究神经-肌肉电生理信号传导机制。临床康复评估监测中风患者肌群激活对称性，制定数据驱动的康复计划。评估肌肉疲劳负荷，优化康复训练强度与频率。运动科学优化分析短跑运动员腓肠肌激活峰值，优化起跑技术。通过肌电模式识别，...

人体复杂动作往往由多个肌肉群协同完成，这种“肌肉协同”(musclesynergy)机制是神经控制系统简化运动规划的重要策略。矩阵式肌电(MatrixEMG)凭借其高空间采样能力，为解析肌肉协同提供了很大的数据基础。矩阵式肌电系统通常由数十至上百个微电极组成二维阵列，贴附于目标肌群表面，可同时记录多块肌肉或单块肌肉不同区域的电活动。通过对采集到的高维时序信号进行非负矩阵分解(NMF)、主成分分析(PCA)或独立成分分析(ICA)，研究者可提取出若干低维协同基元(synergy...

肌电采集系统的工作原理主要基于肌肉的电生理活动。当大脑发出运动指令时，神经冲动传递至肌纤维细胞膜，引发离子通道开放，导致电位快速反转，形成动作电位。大量肌纤维同步产生的动作电位经组织传导至皮肤表面，成为表面肌电采集的目标信号。这些信号幅值通常在0-5000μV之间，频率范围为30-350Hz，属于典型的微弱生物电信号。肌电采集系统通过电极捕捉这些信号，并经过放大、滤波等处理，最终转化为可计算的数字信号，供后续分析使用。肌电采集系统通常由硬件组件和软件模块两部分组成：硬件组件：...

在复杂、自由的运动场景中，精准识别用户的肌肉意图是实现智能假肢控制、人机协同和个性化康复的关键。传统肌电分析方法多基于手工特征提取(如均方根、频谱中心)和浅层分类器，在静态或受限任务中表现尚可，但在动态高密度肌电(DynamicHigh-DensityEMG)信号面前往往力不从心——后者具有高维、非平稳、强个体差异和丰富时空结构等特点。近年来，深度学习的引入为这一难题开辟了全新解码路径。动态高密度肌电通过密集电极阵列(通常32–128通道)在运动过程中连续采集肌肉电活动，形成...

在竞技体育、康复训练和健身科学中，精准评估肌肉激活模式是优化动作效率、预防损伤和提升表现的关键。传统肌电设备受限于通道数量少、布线繁琐、佩戴不适等问题，难以捕捉复杂动态运动中的精细肌群活动。而近年来兴起的穿戴式无线高密度肌电(WearableWirelessHigh-DensityEMG)技术，正以较高的时空分辨率，重新定义运动表现分析的精度边界。与仅使用2–8个电极的传统系统不同，穿戴式无线高密度肌电通过在柔性基底上集成数十甚至上百个微型电极阵列，以毫米级间距覆盖目标肌群，...