CONSTRUCTION DU SIGNAL
Comme nous l’avons évoqué précédemment, le mouvement et donc le signal EMG va dépendre de la somme des activités élémentaires de chaque fibre musculaire.
La première « version » de l’EMG de surface va donner des signaux complexes et bruités. De plus il dépend de nombreux paramètre variable et n'est donc pas comparable d’un relevé a autre, la variance de l’EMG va donc être utilisée pour obtenir un indicateur de l’activité musculaire Il y a donc une nécessité de filtrage du signal c’est à dire de l’amplifier et de le traiter.
Convolution
Ainsi, le signal EMG va être obtenu par convolution (transformation de valeur discrète relevée par les électrodes en signal continu) puis échantillonnage suite à l’utilisation d‘un amplificateur de chaque pic de trains de potentiel d’action de l’unité motrice.
On va d’abord supposer que les trains de pics de potentiel d’action sont longs et qu’il n’y a pas de bruits. De plus, on suppose que la jonction neuromusculaire n’échoue jamais ce qui va permettre de décrire directement le signal neural efférent des motoneurones de la moelle épinière. Il faudra aussi postuler que les potentiels d’action des fibres musculaires vont être similaires aux potentiels d’actions axonals des motoneurones. Par conséquent, l’EMG de surface va contenir mathématiquement les mêmes informations que le signal neural efférent.
Peigne de Dirac : outil mathématique permettant de décrire de manière formelle l’échantillonnage, il est la base de représentation de tout les phénomènes périodiques.
En ce qui concerne la fréquence, elle dépend de chaque pic de train de potentiel d’action des unités motrices et va contenir des informations neurales mais aussi des informations périphériques sur les propriétés électrophysiologiques de la membrane.
Pour obtenir le spectre de puissance d’un signal EMG dépendant de la fréquence, nous allons supposer que les pics de train de potentiel d’action ne sont pas corrélés entre eux.
Transformation de fourrier : la transformée de Fourrier est une fonction mathématique permettant de transformer une fonction dépendant du temps en fonction dépendant de la fréquence
Dans le cadre du signal EMG, le spectre de puissance correspond à la somme pondérée des spectres de puissance des potentiels d’action de l’unité motrice. Il est donc égale à :
Rectification du signal
Cette étape consiste à rendre positives les différences de potentiel négatives obtenue par les électrodes tout en gardant leur amplitude. On travaillera alors sur sa valeur absolue. De plus une moyenne du signal va être effectuée sur un intervalle de temps fixé pour quantifier le niveau moyen d’excitation:
Le but ici est d’obtenir une enveloppe linéaire de l’activité myoélectrique.
Cette enveloppe est alors normalisée par la valeur la plus haute recueillie lors d’une contraction musculaire volontaire.
Cette enveloppe normalisée mesure alors le niveau d’activation musculaire pour servir de modèle liant le signal EMG à la force musculaire produite.
Ce signal EMG rectifié est lissé soit à l’aide d’une bande passante soit par filtre passe-bas ou par un filtre passe-haut pour éliminer les bruits de hautes fréquences et de basse-fréquences captés par les électrodes.
Après ces étapes de filtrage du signal, une étape de reconnaissance de motifs est nécessaire pour pouvoir tirer des informations pertinentes du signal EMG .Elle comporte une phase d’extraction de caractéristique puis une phase de classification que nous approfondirons dans le cadre des prothèses myoélectriques.
