表面肌电信号实验手册总结

第一篇：表面肌电信号实验手册总结

实验

基于sEMG时域特征特的动作识别

一、实验目的

1.了解肌电信号常用的时域分析方法；

2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别；

二、实验设备

1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡；

2.32位Windows XP台式机（Matlab 7.0软件）； 3.802.11b/g无线网卡；

三、实验内容

（1）学习信号的基本去噪方法，并用MATLAB实现；

（2）学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度（WL）符号改变数（SSC）、过零点（ZC）、威尔逊赋值（WAMP）等特征的提取；

（3）学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。

学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取（选取一种特征）、基于特征的动作识别的MATLAB程序。

四、实验原理

（1）小波去噪

小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。

小波去噪的基本原理图如下

《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

（2）特征提取

时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。

最常用的方法有：方差，过零点数（Zero Crossing, ZC），Willison幅值（Willison Amplitude, WAMP），绝对值平均值(Mean Absolute Value, MAV）和波形长度（Wave length，WL）等。在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。我们主要介绍一下几种方法：

过零率（ZC）：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。计算方式如下：

sgn(xkxk1),(xkxk1)

（1）

Willison幅值：是由Willison提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，对Willison幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为50~100V 是最合适的阈值范围。其数学表示公式如公式（3-3）。

WAMPfxixi1t1N（2）

1f(x)0其中：ifx阈值otherwise

波形长度（WL）：它是对某一分析窗中的波形长度的统计，波长可以体现该样本的持续时间、幅值、频率的特征。

1N1WLx(i1)x(i)Ni1

（3）

符号改变斜率（SSC）：为信号的的频率性能提供了一些附加信息，对于3个连续的采样点，给定阈值ω，通过下面的公式计算波峰波谷的个数。xixi1xixi1,i1,,N

（4）

（3）神经网络

BP神经网络又称误差反向传播（Back Propagation），它是一种多层的前向型神经网络。在BP网络中，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。所谓的反向传播是指误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行的。标准的BP网络采用梯度下降算法，与Widrow-Hoff学习规则相似，网络权值沿着性能函数的梯度反向调整。《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

前向型神经网络通常具有一个或多个由sigmoid神经元构成的隐层，以及一个由线性神经元构成的输出层。多个具有非线性传递函数的神经元层使得网络可以学习输入和输出之间的非线性关系，而线性输出层使得网络可以产生[-1，+1]之外的输出值。

输入p1隐层输出层a3ya1IW1,1IW2,1+b1b2+a1tansig(IW1,1p1b1)a2purelin(IW2,1a1b2)

由两层神经元构成的BP网络结构

（1）BP网络的训练算法

① BP算法

BP算法沿着误差函数减小最快的方向，也就是梯度的反方向改变权值和偏差，这一点与线性网络的学习算法是一致的。BP算法的迭代计算公式可以表示为：

xk1xkakgk

（1）

其中，xk代表当前权值和偏差，xk1代表迭代产生的下一次的权值与偏差，gk为当前误差函数的梯度，ak代表学习速率。

② 有动量的梯度下降算法

标准的梯度下降法在调整权值时，仅仅按照当前时刻的负梯度方向进行调整，并没有考虑以前各次运算步骤中的梯度方向，因此新的样本对迭代过程影响太大，可能会导致训练过程中调整方向发生震荡，导致不稳定和收敛速度慢的问题，有动量的梯度下降算法则考虑了往前时刻的贡献，其权值迭代算法为：

wij(n1)wij(n)[(1)D(n)D(n1)

（2）

其中，D(n),D(n1)分别表示n时刻，n-1时刻的负梯度。由于加入了以前时刻梯度的贡献，相当于给迭代过程添加了一个低通滤波器，使得网络忽略误差 《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

曲面上细节特征，避免了陷入局部极小点的问题。

③ 共轭梯度算法

尽管标准的BP算法采用梯度下降算法，权值和偏差沿误差函数下降最快的方向调整，但却并不一定是收敛最快的算法。在改进的BP训练算法中，有一大类的算法称为共轭梯度算法。在这一类算法中，权值和偏差沿着共轭梯度方向进行调整，通常能够获得比标准的梯度算法更快的收敛速度。

共轭梯度算法的第一次迭代都是从最陡下降的梯度方向开始。梯度向量为：

p0g0

（3）

沿着此方向进行权值和偏差的调整，公式为：

xk1xkakgk

（4）

下一次搜索方向则由前两次搜索方向的共轭方向决定，表达式为：

pkgkkpk（5）

对于系数k不同计算方法产生不同的共轭梯度算法。a）F-R共轭梯度算法采取的系数确定方法为：

TgkgkTk

（6）

gk1gk1即本次迭代梯度相对于上一次迭代梯度的归一化值。b）P-R共轭梯度算法采取的系数确定方法为：

TgkgkT1k

（7）

gk1gk1即上次迭代梯度与本次迭代梯度的内积对本次梯度的归一化值。c）Scaled共轭梯度算法

到目前为止，讨论过的所有共轭梯度算法都需要在每一步迭代过程中对搜索方向进行计算，这样的计算量是比较大。对此moller提出了Scaled梯度搜索算法[4]，在每一步迭代过程中不计算搜索方向，以减少训练过程的计算量。其基本原理是利用下面介绍的L-M算法与共轭梯度法相结合产生的。

④ L-M算法

L-M算法其权值和阈值的更新过程为：

xk1xk[JTJI]1JTe

（8）《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

其中，e为期望输出与实际输出的误差；J为误差对权值微分的Jacobi矩阵；为标量因子。如果训练成功，误差性能函数减小，那么就减小的值；反之就减小其值。

五、实验步骤

1.认真阅读本实验的原理与方法。

2.利用MATLAB实现对肌电信号的去噪、特征提取及动作识别。（1）小波去噪 load 'sample_test.mat';load 'sample_train.mat';%%%%%%%%%%

Window=256;%分析窗口的长度

M=512;

%采集数据时一个data的样本数 Channel=4;%采集数据的通道数 Class=6;%类别数

Number=10;%每个类别的个数 WinLap=64;%窗口移动的间隔

JudgeTime=Window/WinLap;%一个分析窗口需要移动的次数Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1;%所有数据需要分析的次数

477 ClassCount=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1;%一类数据需要的分析次数

GapCount=M*Number/WinLap;

%训练样本两类动作之间的间隔

ClassOne=1;ClassTwo=2;ClassThree=3;ClassFour=4;

参数说明 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

ClassFive=5;ClassSix=6;

%thr=0.2;%%%%%

train

样

本

小

波

去噪 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=1:Channel

x=sample_train(:,i);

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);

[c,l]=wavedec(x,3,'db1');

a3=appcoef(c,l,'db1',3);

d3=detcoef(c,l,3);

d2=detcoef(c,l,2);

d1=detcoef(c,l,1);

s4=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);

new_train(:,i)=s4;end figure(1)subplot(4,1,1);plot(sample_train(:,1),'r');hold on;plot(new_train(:,1),'b');legend('原始信号','去噪后信号');title('train样本滤波前后信号对比');subplot(4,1,2);plot(sample_train(:,2),'r');hold on;plot(new_train(:,2),'b');subplot(4,1,3);plot(sample_train(:,3),'r');hold on;plot(new_train(:,3),'b');subplot(4,1,4);plot(sample_train(:,4),'r');hold on;plot(new_train(:,4),'b');

train样本去噪前后的信号对比如下图所示 《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

仿照对train样本进行小波去噪的方法，写出利用MATLAB对test样本进行小波去噪的程序。

（2）特征提取 clear all;close all;load 'sample_train.mat';%%%%% 参数说明 %%%%%%

Window=256;%分析窗口的长度

M=512;

%采集数据时一个data的样本数 Channel=4;%采集数据的通道数 Class=6;%类别数

Number=10;%每个类别的个数 WinLap=64;%窗口移动的间隔

JudgeTime=Window/WinLap;%一个分析窗口需要移动的次数

Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1;%所有数据需要分析的次数 CountClass=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1;%一类数据需要的分析次数 CountGap=M*Number/WinLap;

%训练样本两类动作之间的间隔 《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

%%%%% 求波长

%%%%%%%%%%%%%% sample=sample_train;%接口 WL=zeros(Channel,Count);for c=1:Count

for n=1:Channel

for w=1:Window-1

WL(n,c)=WL(n,c)+abs(sample((c-1)*WinLap+w,n)-sample((c-1)*WinLap+w+1,n));

end

end end

Feature_train=WL;仿照求WL（波长）特征的程序，任选其他一种特征，写出MATLAB程序。注意，train样本和test样本都需要做特征提取。将最终求得的train和test样本的特征存入feature.mat。

（3）动作识别 clear all;close all;load 'feature.mat' Gap=80;K=77;Count=477;%共有477组特征值 P=6;%6类动作

Feature=Feature_test;%统一接口 test=Feature_train;%统一接口

net=newff(minmax(Feature),[5,6],{'tansig','purelin'},'trainlm');

%net = newff(A, B, {C} ,‘trainFun’)% % 参数： %

% A：一个n×2的矩阵，第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值； % B：一个k维行向量，其元素为网络中各层节点数； 《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

% C：一个k维字符串行向量，每一分量为对应层神经元的激活函数；常用的有： % 线性函数’purelin’，对数S形转移函数’logsig’ 双曲正切S形函数 ’ tansig’ % trainFun ：为学习规则采用的训练算法。也可以根据需要修改

%设置训练的输出目标矩阵 ze1=zeros(1,Gap)+1;ze0=zeros(1,Gap);ze1_6=zeros(1,K)+1;ze0_6=zeros(1,K);t=[ze1 ze0 ze0 ze0 ze0 ze0_6

ze0 ze1 ze0 ze0 ze0 ze0_6

ze0 ze0 ze1 ze0 ze0 ze0_6

ze0 ze0 ze0 ze1 ze0 ze0_6

ze0 ze0 ze0 ze0 ze1 ze0_6

ze0 ze0 ze0 ze0 ze0 ze1_6];

%神经网络进行训练 tic;

net.trainParam.show=200;

net.trainParam.epochs=10000;

net.trainParam.goal=0.01;

net.trainParam.lr=0.01;

[net,tr]=train(net,Feature,t);

Y=sim(net,Feature);

YS=sim(net,test);

toc;

% 一些重要的网络配置参数如下： %

%

%

% net.trainparam.goal ：神经网络训练的目标误差 net.trainparam.show

： 显示中间结果的周期 net.trainparam.epochs ：最大迭代次数 net.trainParam.lr

： 学习率 《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

% 语法：[ net, tr ] = train(net, X, Y)%

%

%

%

%

% 语法：Y=sim(net,X)%

%

数 %

%判断输出结果为第几类

maxY=max(Y,[],1);

for i=1:Count

for j=1:P

if(maxY(i)==Y(j,i))class(i)=j;end

end

end

maxYS=max(YS,[],1);

for i=1:Count

for j=1:P

if(maxYS(i)==YS(j,i))class_test(i)=j;end

end

end T=Gap;%80 wrong=zeros(1,Count);for k=1:Gap

if(class_test(k)~=1)

wrong(k)=wrong(k)+class_test(k);end

if(class_test(k+T)~=2)

wrong(k+T)=wrong(k+T)+class_test(k+T);end 参数：

X：网络实际输入 Y：网络应有输出 tr：训练跟踪信息 Y1：网络实际输出

net：网络

X：输入给网络的Ｋ×N矩阵，其中K为网络输入个数，N为数据样本Y：输出矩阵Q×N，其中Q为网络输出个数 《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

if(class_test(k+2*T)~=3)

wrong(k+2*T)=wrong(k+2*T)+class_test(k+2*T);end

if(class_test(k+3*T)~=4)

wrong(k+3*T)=wrong(k+3*T)+class_test(k+3*T);end

if(class_test(k+4*T)~=5)

wrong(k+4*T)=wrong(k+4*T)+class_test(k+4*T);end

end for k=1:K

if(class_test(k+5*T)~=6)

wrong(k+5*T)=wrong(k+5*T)+class_test(k+5*T);end end wrongall=sum(wrong);figure(1);i=1:Count;plot(i,class_test(i),'ob');hold on;%stem(i,class(i),'b');plot(i,wrong(i),'or');legend('正确的类别','错误的类别');title('分类结果');accuracy=1-wrongall/Count%分类准确率

最终的识别结果如下图所示。《生理信号采集与分析处理平台实验指导》-武汉理工大学信息工程学院

改变BP网络隐含层节点数以及初始化各层之间的权值和阈值，可以提高最终的识别率。

第二篇：创新实验：膈肌的运动教案

中学生物教师实验创新大赛

实验课题名称：模拟膈肌的运动 参赛教师：城步二中

陈善龙

一、实验在教材中所处的地位和作用

模拟膈肌的运动是七年级下册《生物学》第三章第二节：发生在肺内的气体交换的一个演示实验。本节是这一章也是这一册的教学难点，尤其是肺与外界气体交换的原理比较抽象，学生难懂。通过这一模拟实验，很直观的体现出肺与外界气体交换的原理是呼吸肌有规律的收缩和舒张使胸廓容积扩大和缩小。

二、实验原型及不足之处

实验原型：

1、玻璃罩模拟胸廓

2、Y型玻璃管模拟气管和支气管

3、气球模拟肺

4、橡皮膜模拟膈肌 不足之处：

1、带橡胶塞的无底玻璃罩难以找到。

2、玻璃罩是刚性物体，不能模拟胸廓前后、左右径的变化与呼气和吸气之间的关系。

3、玻璃罩壁很滑，不好固定橡皮膜，易滑落。

4、实验室的Y型玻璃管大而短，很难找到与之匹配的玻璃罩。

三、实验创新和改进之处

创新之处：

1、用饮料瓶代替玻璃罩

2、用输液管改装成一个Y型胶管代替 Y型玻璃管

3、气球膜代替橡皮膜

改进后的装置：

1、饮料瓶模拟胸廓

2、Y型胶管模拟气管和支气管

3、小气球模拟肺

4、气球膜模拟膈肌 优点：

1、饮料瓶易改装，易固定橡皮膜，而且不会滑落，同时也解决材料难找的问题。

2、输液管容易获取，也容易改装成Y型管，解决了Y型玻璃管与饮料瓶不匹配的问题。

3、整个装置取材容易、轻巧、携带方便。

四、实验原理

肺富有弹性，当膈肌收缩时，膈顶下降，胸廓容积变大，肺扩张，肺内气压下降，外界气体吸入肺，是吸气过程。膈肌舒张，膈顶上升，胸廓容积缩小，肺回缩，肺内气压增大，气体被呼出，是呼气过程。从而得出胸廓容积的变化与呼吸运动的关系。

五、实验器材

饮料瓶一个、大气球一个、小气球两个、小剪刀、细线、输液管一根

六、实验步骤

1、在饮料瓶靠近凹槽的地方将底部剪掉（保持切口平整和光滑，以免刺破气球膜），然后套上气球膜。

2、将输液管改装成一个Y型胶管，将分叉的两管分别插入气球内，用细线系紧。

3、用剪刀尖端在饮料瓶盖中央钻个小孔，刚好能插入Y型管的另一端，和气球一起塞入瓶内，盖好瓶盖。

七、实验现象及分析

1、向上推气球膜，气球变小。相当于膈肌舒张，膈顶上升，胸廓容积 变小，肺内气压上升，气体出肺，这时呼气。

2、放松气球膜，气球变大。相当于膈肌收缩，膈顶下降，胸廓容积变大，肺内气压下降，气体入肺，这时吸气。

3、用手挤瓶壁，气球变小。相当于肋间肌舒张，肋骨向下向内运动，胸廓前后径(或左右径）变短，胸廓容积变小，肺内气压上升，气体出肺，这时呼气。

4、放松，气球变大。相当于肋间肌收缩，肋骨向上向外运动，胸廓前后径（或左右径）变长。胸廓容积变大，肺内气压下降，气体入肺，这时吸气。

八、自我评价

1、实验现象明显，能直观的表示胸廓容积的变化与呼吸运动的关系,让学生明白是因为

胸廓扩大（或缩小）导致吸气（呼气），而不是因为吸气（或呼气）后使胸廓扩大（缩小)。

2、所需实验器材少，易获取，制作简单，学生可以独立在课后完成。

3、实验成本低，绿色环保，无毒无污染；过程安全，无危险隐患。

第三篇：《数学实验手册》学习心得

《数学实验手册》培训暨初中数学青年教师研修活动

一、培训地点：灌云实验中学

二、参与培训人员：陈维红、关丽、张为贤、马曼丽

三、学习心得：

经过一天的初中数学培训，我受益匪浅，感受很多。近几年来，伴随着新的《数学实验手册》的发行与运用，要求学生更好的“感受”数学，“做”好数学，为了适应这一变化改革的趋势，我在教学理念和教学方法上也发生了相应的转变，同时也产生了一些困惑和疑问。而恰在这样的时候，培训班开课了，我十分荣幸的成为了其中的一名成员。在培训期间，在课堂上我们认真聆听了一些数学专家和名师的讲座和讲课，让我更加深入理解和掌握数学实验的理念，提高了对数学实验的认识.下面是我这一天培训的一些粗浅的体会：

1、经过孙主编的讲解，使我清晰地认识初中数学实验。

通过培训学习，我清楚地认识到初中数学实践活动的目的性、科学性、实践性、思考性、实用性。使我不仅要从思想上认识到初中数学实验的重要性和必要性，而且也要从自身的知识储备上为初中数学这次改革作好充分的准备。一成不变的教材与教法是不能适应于社会的发展与需求的。孙主编就《数学实验手册》中前七节课的分析与解

读，让我明确每一节课的设计意图和适用的课型。实验的目的是要学生通过动手、动脑，用观察、模仿、实验、思考等手段，构造出数学知识。《数学实验手册》坚持因材施教，学思想结合，知行统一；以学生为主体，面向全体学生，紧扣课程内容，手段运用，方法创新，形成开放、创新、互动的教学创新载体。通过学习，使我清楚地认识到初中数学实验的组成模块及知识点，明白了各知识点之间又有的联系与区别。对于课程必须讲深讲透，对于部分选学内容，应视学校和学生的具体情况而定。初中数学的改革是为了更好地适应社会

发展与人才需求而制定的。为了更好地适应社会发展与需求，作为教师理应先行一步，为社会的发展与变革作出自己的一份贡献。

二.通过培训学习，使我清楚地认识到整体把握初中数学实验的重要性及其常用法。

特级教师吴海宁用了艾丽斯的《自由》的教学案例来让我们体会数学实验的重要性，枯燥的讲解只会限制孩子的发展，而通过学生的动手操作、演示、调查等方式进行探索，让学生更好的了解数学规律的“前世今生”。学生在掌握知识技能的同时发展学生逻辑推理能力。王磊的精彩演讲更是让我们知道数学实验应用的广泛性，可以是以一个教学片段呈现，也可以是整节课的实践活动。他还通过讲解透明纸的使用，月历的使用，计算机的辅助等向我们形象生动地数学实践是什么？数学实践怎么做？

三、通过两位老师具体的课堂案例学习，使我认识到应该如何把握中数学课堂实践教学。

通过两位老师课堂精彩的呈现，让我明白了《数学实验手册》为什么用；什么地方用；怎样用；怎样才能深入浅出；怎样才能顺利打通学生的思维通道、掌握一定的学习要领，形成良好的数学素养；怎样才能将一根根主线贯穿于我们的日常教学过程之中。我们已经认识到数学改革越来越倾向于“重视基础，能力立意”。“重视基础”，意思就是从最基本的知识出发。从近几年的中考试题中不难发现，几乎所有的试题，追根求源，都能在课本中找到它的“根”；所谓“能力立意”，意思是说试题不是基础知识的简单堆砌，而是精心巧妙的组装，通过这种组装，题目就给人一种新颖、陌生感。“重视基础，能力立意”不但是高等学府选拔人才的需要，也是莘莘学子将来从事各种工作研究和解决生活、社会问题的需要。因此，一个优秀的教师应该通过把握课堂教学来达到以下目标：“受人之鱼，不如授人以渔”放手让学生通过实践，操作，交流等手段自主发现规律，总结知识点。从根本上提高学生的综合素质，为将来的持续发展奠定基础。

总之，通过此次学习，不仅使自己的眼界得以开阔，而且使自己对初中《数学实验手册》有了更深层次的认识和理解，这无疑将对我今后的教学工作产生积极而深远的影响。在今后的教学工作中我还会进行不断的反思与改进，让自己的教学教育工作日趋成熟。

第四篇：不锈钢的表面加工总结

不锈钢的表面加工

不锈钢所具有的多种表面加工拓宽了它的应用领域--不同的表面加工使不锈钢表面各异，使其在应用中各具独到之处。

在建筑应用领域，不锈钢的表面加工之所以重要是有许多原因的。

腐蚀环境要求光滑的表面是因为表面光滑不容易积垢。污垢的沉积会使不锈钢生锈甚至造成腐蚀。

在宽敞的大厅中，不锈钢是电梯装饰板最常用的材料，表面的手印虽然可以擦掉，但影响美观，所以最好选用合适的表面防止留下手印。

卫生条件对许多行业是很重要的，例如，食品加工、餐饮、酿造和化工等，在这些应用领域，表面必须便于每天清洗，而且经常要用化学清洗剂。

不锈钢是这方面的最佳材料，在公共场所，不锈钢的表面经常会被胡写乱画，但是，它的一个重要特性是可以将它们清洗掉，这是不锈钢优于铝的一个显著特点。铝的表面容易留下痕迹，往往很难去掉。清理不锈钢表面时应顺着不锈钢的纹路清理，因为有些表面加工的纹路是单向性的。

不锈钢最适用于医院或其它卫生条件至关重要的领域，如：食品加工、餐饮、酿造和化工，这不仅是因为它便于每天清洗，有时还要使用化学清洗剂，而且还因为它不易滋生细菌。试验表明不锈钢在这方面的性能与玻璃和陶瓷相同。1．不锈钢的自然外观

不锈钢给人一种自然的坚固亮丽之感，其自然色彩柔和地反映出周围环境的颜色。2．表面加工的基本种类

可以用于不锈钢的表面加工大致有五种，它们可以结合起来使用，变换出更多的最终产品。

五个种类有：轧制表面加工、机械表面加工、化学表面加工、网纹表面加工和彩色表面加工。

还有一些专用的表面加工，不过无论指定哪一种表面加工，都应遵循以下步骤：

①与制造厂家一起商定需要的表面加工，最好准备一个样品，作为今后批量生产的标准。

②大面积使用时（如复合板，必须保证所用的基底卷板或卷材采用的是同一批次。

③在许多建筑应用中，如：电梯内部，尽管手印可以擦掉，但很不美观。如果选用布纹表面，就不那么明显了。在这些敏感的地方一定不能使用镜面不锈钢。

④选择表面加工时应考虑到制作工艺，例如：为了除去焊珠，可能要对焊缝进行修磨，而且还要恢复原有的表面加工。

花纹板很难甚至无法满足这一要求。

⑤对于有些表面加工、修磨或抛光的纹路是有方向性的，被称为单向的。如果使用时使这种纹路垂直而不是水平，污物就不易附着在上面，而且容易清洗。

⑥无论采用哪种精加工都需要增加工艺步骤，因此要增加费用，所以，选择表面加工时要慎重。

因此，建筑师、设计人员和制造厂家等有关人员需要对不锈钢的表面加工有所了解。通过彼此之间的友好合作和相互交流，一定会获得所期望的效果。

⑦根据我们的经验，我们不建议使用氧化铝作磨料，除非在使用过程中十分小心。最好是使用碳化硅磨料。

3．标准表面加工

许多种表面加工一直是采用编号或其它分类方法表示、它们都被编入了有关的标准中，如：“英国标准BS1449”和“美国钢铁协会不锈钢生产者委员会标准”。4．轧制表面加工

板材和带材有三种基本的轧制表面加工，它们是通过板材和带村的生产工艺表示的。No.1：经过热轧、退火、酸洗和除鳞。处理后的钢板表面是一种黯淡表面，有点粗糙。No.2D：比N0.1表面加工好，也是黯淡表面。经过冷轧、退火、除鳞，最后用毛面辊轻轧。No.2B：这是建筑应用中最常用的，除在退火和除鳞后用抛光辊进行最后一道轻度冷轧外，其它工艺与2D相同，表面略有些发光，可以进行抛光处理。

No.2B光亮退火：这是一种反射性表面，经过抛光辊轧制并在可控气氛中进行最终退火。光亮退火仍保持其反射表面，而且不产生氧化皮。

由于光亮退火过程中不发生氧化反应，所以，不需要再进行酸洗和钝化处理 5．抛光表面加工

No.3：由3A和3B表示。“ 3A：表面经过均匀地研磨，磨料粒度为80~100。

3B：毛面抛光，表面有均匀的直纹，通常是用粒度为180~200的砂带在2A或2B板上一次抛磨而成。

No.4：单向表面加工，反射性不强，这种表面加工可能在建筑应用中用途最广。其工艺步骤是先用粗磨料抛光，最后再用粒度为180的磨料研磨。

No.6：是对No.4的进一步改进，是在磨料和油介质中用坦皮科抛光刷抛光No．4表面。”英国标准1449“中没有该表面加工，但在美国标准中可以查到。

No.7：被称为光亮抛光，是对已经磨得很细但仍有磨痕的表面进行抛光。

通常使用的是2A或2B板，用纤维或布抛光轮和相应的抛光膏。

No.8：镜面抛光表面，反射率高，通常被称为镜面表面加工，因为它反射的图像很清晰。

用细磨料对不锈钢连续抛光，然后再用非常细的抛光膏打磨。

在建筑应用中应该注意的是这种表面如果用在人员流动量较大或人们经常触摸到的地方会留下手印。

手印当然可以擦掉，但有时影响美观。

”官方“标准和文献中描述的表面加工只是一般性的介绍，样本才能最直观地表示表面加工的种类。抛光或金属精加工厂家将提供各种表面加工的样品，用户应同他们进行讨论。

6.表面粗糙度

轧制表面加工和抛光表面加工的分类是说明能够达到的程度，另一个有效的表示方法是测量表面粗糙度。标准的测量方法被称为CLA（中心线平均值），测量仪在钢板表面横向移动，记录下峰谷的变化幅度。CLA的编号越小，表面越光滑。从下表中的表面加工和CLA编号可以看出不同等级的最终结果。

表面加工 CLA，微米

2B

0.1-0.5 2A

0.05-0.1 2D

0.4-1.0 3

0.4-1.5 4

0.2-1.5 8

0.2 EP 基本值的1/2 EP=电解抛光，大致可将峰谷的变化幅度减少到原表面的1/2。

7.机械抛光

注意事项：

我们应该记住，研磨操作中用砂纸或砂带进行的研磨基本上属于磨光切割操作，在钢板表面留下很细的纹路。

我们在用氧化铝作为磨料时曾遇到过麻烦，其部分原因是压力问题。

设备的任何研磨部件，如：砂带和磨轮等，使用前绝不能用于其它非不锈钢材料。因为这样会污染不锈钢表面。

为了保证表面加工的一致性，新砂轮或砂带应先在成分相同的废料上试用，以便同样品进行比较。

8．电解抛光

这是一种金属清除工艺，在此工艺中不锈钢作为电解液中的阳极，通电后金属从表层除去。

该工艺通常用于零部件的加工，因为它们的形状难以用传统方法进行抛光。该工艺常用于冷轧钢板的表面，因为其表面比热轧钢板的表面光滑。

但是电解抛光会使表面的杂质更明显，特别是钛和铌稳化的材料会由于粒状杂质使焊缝区出现差异。

小焊疤和锐棱可以通过该工艺清除掉。该工艺着重处理表面上的突出部分，优先对它们进行溶解。

电解抛光工艺是将不锈钢浸泡在加热的液体中，液体的配比涉及到许多专有技术和专利技术。

奥氏体不锈钢的电解抛光效果很好。9．网纹表面加工

不锈钢可以采用的花纹种类很多。

使钢板具有添加花纹或网纹表面加工的优点如下：

①减少”金属屋面材料皱缩“（oil can-ning），该词是一个用来描述光亮材料表面的术语，这种表面从光学角度看不平。例如：大面积的装饰板，即使经过拉伸矫直或张力拉矫也很难使表面完全平直，因而会出现金属屋面材料皱缩。

②网纹图案可以减少在阳光下发出的眩光。

③花纹板如果有轻微的划痕和小面积压痕都不太明显。

④增大钢板的强度。

⑤为建筑师提供了选择的余地。

有专利权的图案包括布纹（用于伦敦的埃德大厦）、镶嵌图案、珍珠状和皮革纹。还可以使用波纹和线状图案。

花纹表面特别适合于内部装饰，如：电梯镶板、柜台、壁板和入口处。

外部应用时应考虑到使不锈钢能够通过雨水和人工冲刷清洗表面，避免有易聚集污物和空中杂质的死角，以免造成腐蚀影响美观。

10．毛面表面加工

毛面表面加工是最常用的表面加工之一，它是在经过抛光或光亮退火的钢板表面用尼龙研磨带或刷进行抛光。

11.喷玻璃球或喷丸

对于内部应用，如：电梯的内部，混合表面加工很受欢迎。

这种混合工艺是通过喷玻璃球形成无泽表面，然后通过掩饰处理，覆上塑料膜，成抛光表面加工，最后形成抛光和无泽的混合表面。

不锈钢砂丸也可以用于类似的工艺。

要使用的玻璃球或丸粒事先绝不能在其它材料上使用，尤其不能在碳钢上。因为碳钢的粉粒会嵌入到不锈钢表面，很容易造成腐蚀。

陶瓷球也可以作为喷料。

12．彩色不锈钢

不锈钢彩色工艺是国际镍公司（INCO）70年代研制成功的，许多公司都有使用这一工艺的许可证。

前面已经解释过，不锈钢之所以不生锈是因为它表层的情性氧化铬膜。

彩色工艺就是利用这层膜形成指定的颜色。

由于不锈钢利用了这层始终存在的膜，所以既不退色，也不需要像油漆一样经常维护。

彩色不锈钢还可以进行成型处理，即使在锐弯处也不会对颜色有任何不良影响。

关于对耐蚀性的影响，试验表明采用该工艺后耐蚀性有所增强。

该工艺与操作时间密切相关，时间不同颜色会发生变化。颜色的变化顺序是棕色、金色、红色、紫色和绿色。

该工艺的一大特点是它的最终外观可以反映出该材料原来的表面，即：镜面或抛光面会产生很强的金属光泽，而毛面表面加工的颜色是无 光泽的。

工艺过程：

该工艺是将不锈钢浸泡在溶液槽中，溶液中最好是每升含250克Cr2O3，每升含490克硫酸也可以，温度范围80~85℃，浸泡时间取决于所需要的颜色，最多不超过25分钟。

将钢板用干净的冷水漂洗后，再在室温条件下放到浓度为250克/1升氯酸和2.5克/1升磷酸的液体中进行阴极处理，时间大约为10分钟，电流密度为0．2~0．4A/dm2。

为了防止损坏，彩色处理后立即进行硬化处理，然后在热水中进行漂洗并且干燥。

13．混合表面加工

彩色不锈钢上可以再加图案，所开发的专有技术包括用刚玉砂带除去”突出"部分，这样，最终的结果是将钢板的自然之美与彩色图案的色彩结合在一起。

这种表面不容易留下手印，特别适用于室内装饰。

抛光厂家可以提供表面加工的样品。

14．蚀刻表面加工

通过覆膜工艺将图案标在钢板表面，再将钢板浸在三氯化铁酸液（o级）中，将未覆膜的部分浸蚀掉，在不锈钢的表面形成美丽的图案。

第五篇：标枪运动员论文：我国男子优秀标枪运动员最后用力阶段主要用力肌群表面肌电分析

标枪运动员论文：我国男子优秀标枪运动员最后用力阶段主要用力肌群表面肌电分析

【中文摘要】研究:本研究尝试将肌电图引入标枪投掷技术的研究当中,试图构建标枪最后用力阶段的肌电图模式,通过研究来检测肌肉用力的顺序、贡献率,从而有针对性的改进某些肌肉的训练方式和手段,从一个全新的角度来阐明标枪最后用力技术的科学合理性,为改进和合理化肌肉力量训练计划提供理论依据。研究方法:本研究运用芬兰产MuscleTesierME6000便携式8导肌电仪对9名一级及以上优秀标枪运动员的投掷动作进行信号采集,并运用处理系统中的分析软件进行主要肌肉活动状态的肌电分析。结论:1标枪运动员最后用力的准备部分:(1)最后用力准备部分各肌肉的开始放电顺序符合“大关节首先活动的原理”,但有些运动员在最后用力准备部分由于对标枪没有很好的控制导致桡肌首先发力;(2)腹外斜肌和股二头肌在整个最后用力阶段一直持续用力;(3)在最后用力的准备部分中,应缩短从单脚支撑过渡到双脚支撑所需的时间,提高水平速度利用率;(4)有些运动员在最后用力准备部分三角肌和斜方肌的贡献率偏高,说明在此部分三角肌和斜方肌过于紧张,整体的肌肉协调性较差,应对肌肉协调用力加强练习。2标枪运动员最后用力的加速部分:(1)最后用力加速部分所测运动员腹外斜肌都最先发力,在完成“满弓”动作时,腹外斜肌已经得到充分的拉伸,在最后用力加速部分开始时刻快速收缩用力,使躯干带动投掷臂向前,对标枪出手时的“鞭打”加

速起到积极的作用;(2)最后用力加速部分肌肉肌电活动结束的先后顺序中,前胫骨肌首先结束发力,其次是腹外斜肌和腓肠肌,桡肌和三角肌最后结束发力,符合由下至上发力,使动量由下肢传至躯干,再由躯干传至投掷臂;(3)结合同步录像可以看出,最后用力加速部分三角肌的贡献率偏小,可能与重心偏高上体偏直,“满弓”动作不充分,幅度偏小,“鞭打”动作未用全力等因素有关。

【英文摘要】Object: This research attempts to introduce Javelin Throw EMG studies were,Javelin stage of trying to build the EMG patterns, By studying the muscle in order to detect the contribution rate, Which targeted certain muscles to improve training methods and means, From a new angle to illustrate the javelin Technology rationality of science, To improve and rationalize the muscle strength training program provides a theoretical basis.Method: In this study, produced in Finland MuscleTesierME6000 8-lead portable EMG Of the nine outstanding athlete throwing the javelin for signal acquisition, Analysis software for the major muscle active EMG analysis.Conclusion:1 Javelin Thrower Final Exertion Preparation part:(1)The last strength prepare parts muscle began to discharge sequence in accord with “large joints, first activities, but some athletes principle in the last strength ready to part due to no good control cause javelin radial muscle first send force;(2)

Abdominal muscles and external oblique biceps throughout the last stage of shot-putting continued strength;(3)In the last strength preparation part, should shorten single-support transition from the time required to support both feet, raise the level of speed utilization rate;(4)Some athletes in the last strength ready to part deltoid muscle and trapezius muscle, the contribution that high in this part and deltoid muscle and trapezius muscle too nervous, whole muscle coordination is poorer, deal with muscle coordination force strengthen practice.2 Javelin Thrower Final Exertion Acceleration part:(1)The last strength accelerate part nine athlete abdomen is outside the oblique muscle in the strength, complete “full bow” action, abdomen has been fully outside oblique muscle tension, in the last strength accelerate section begins moment, make rapid contraction force driving throwing arm forward, the torso of the “thrash javelin moves when accelerating” play a positive role;(2)The last strength accelerate muscles muscle electrical activity in the end, the order of tibial muscle first before end sends force, followed by external oblique muscle and seated abdominal muscle and deltoid muscle, radial send force, accord with the closing bottom-up sends force by lower limbs, make momentum to the torso, again by throwing arm to the

torso;(3)With simultaneous video can see, the last strength accelerate the contribution of part deltoid muscle with smaller, its high center of gravity, probably, “partial straight full bow” action not fully, the amplitude slants small, “whip” action not related to such factors with all our strength.【关键词】标枪运动员 最后用力阶段 主要用力肌群 肌电分析 【英文关键词】Javelin Thrower Final Exertion Major muscle force EMG analysis 【目录】我国男子优秀标枪运动员最后用力阶段主要用力肌群表面肌电分析7-157摘要5-6

ABSTRACT6前言1.1.1 理论意义

1.1.4 1.1 选题依据和意义7-81.1.2 现实意义7

1.1.3 学术价值7-8

1.2.1 概述可行性分析88-10概述9-10状10-14现状10-12

1.2 文献综述8-15

8-91.2.1.1 掷标枪运动概述1.2.1.2 肌电发展1.2.2 表面肌电技术在体育科研中应用的历史及现1.2.2.1 国外关于肌电在体育科研中应用的历史及1.2.2.2 国内关于肌电在体育科研中应用的历史

1.2.3 研究思路

1.2.3.2 及目前我国对标枪的研究现状12-1414-151.2.3.1 肌电测试的肌肉选取14-15肌电测试原理图151515-16

1.2.3.3 肌电测试时的工作流程

2.1 研究对象2 研究对象和研究方法15-182.2 研究方法16-18

2.2.1 文献资料法

1616-1816-1717-18法182.2.2 专家访谈法162.2.3 测试法

2.2.3.2 测试肌肉2.2.3.1 测试仪器及器材162.2.3.3 测试动作172.2.3.5 数据初步筛选处理3 研究结果与分析18-36

2.2.3.4 测试步骤18

2.2.4 数理统计

3.1 最后用力的准备部分20-28间顺序21-233.1.1 最后用力准备部分各肌肉肌电活动开始的时

3.1.2 最后用力准备部分各肌肉肌电活动结束

3.1.3 最后用力准备部分各肌肉发力持续3.1.4 最后用力准备部分各肌肉肌电积分值

3.2 最后用力的加速部分的时间顺序23-24时间顺序24-26和各肌肉力量贡献率大小26-2828-3629-3030-3232-343.2.1 最后用力加速部分各肌肉肌电活动开始的顺序3.2.2 最后用力加速部分各肌肉肌电活动结束的顺序3.2.3 最后用力加速部分各肌肉发力持续顺序3.2.4 最后用力加速部分各肌肉肌电积分值和各肌肉结论与建议36-38附件43-44

参考文献力量贡献率大小34-3638-42致谢

42-43