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第109章 掌心的暖流——肌电护臂的温情试炼（第2页）

将原始信号通过无线模块（蓝牙串口）传输到陈默的笔记本电脑。

李思远远程接入，编写Python程序，实现：

数字滤波（IIR/ FIR）： 软件层面进一步滤除残余噪声。

特征提取： 计算信号的均方根（RMS）值（代表强度）、过零率（ZC）（代表频率成分）等时域特征。

模式识别雏形： 尝试用简单的线性判别分析（LDA） 或 支持向量机（SVM）（当时算力允许的轻量级算法），对“发力”和“放松”两种状态进行分类。初期效果： 在陈雪保持手臂静止、仅做指定动作时，识别率可达80%；但一旦手臂自然摆动或有其他肌肉群活动，误判率飙升！

“思远哥，干扰太大了！光靠时域特征不够稳啊！” 陈默在电话里求助。

李思远对策： “上频域！试试提取肌电信号的功率谱密度（PSD）特征，看看不同动作在频率分布上有没有特异性！我传你个快速傅里叶变换（FFT）的代码模块！”

驱动与结构的精巧平衡（王浩、赵铁柱“友情赞助”）：

王浩寄来了几款微型高扭矩无刷电机（直径＜20mm）和配套的微型行星减速齿轮箱（减速比50:1），都是从微型无人机或精密仪器上淘换的“工业级”器件。“省着点用，小陈！这都是我实验室的‘家底’！”王浩在电话里叮嘱。

赵铁柱则用“青河”T40碳纤维的下脚料（边角料再利用），结合3D打印尼龙（SLA工艺），为陈默设计并制作了轻巧（＜200克）、贴合手臂曲线的护臂骨架和外壳构件。关键活动关节处采用了微型轴承，确保转动顺滑。

陈默的集成： 将电机/减速器总成嵌入护臂对应手腕和手指（拇指、食指、中指）关节位置。驱动电路集成在主控板上。挑战：空间极其紧凑，走线困难，散热需考虑（电机工作会发热）。

核心逻辑： 当算法识别到特定的、持续的肌电“发力”模式（如屈腕），则控制对应电机输出预设的辅助扭矩（比例可调），帮助完成动作；放松时，电机停转，护臂处于随动状态（不阻碍自然运动）。

力反馈限制： 在驱动电路加入电流检测，当电机负载过大（可能遇到阻力或卡死）时，立即切断动力，防止伤及患处或损坏机构。

姿态安全： 利用IMU（陀螺仪+加速度计）监测手臂姿态，防止做出超出康复范围的危险动作（如过度背伸）。

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