本发明涉及电刺激信号生成，具体为基于低频电疗的电刺激信号生成方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、电刺激信号生成技术，是指通过电流或电压的方式产生特定的电脉冲，生成用于刺激生物组织或神经系统的电信号，以治疗疾病、改善功能或进行科学研究的技术，这种技术在康复治疗、疼痛管理、神经系统疾病治疗以及科研领域中都有广泛应用。
2、现有的电刺激信号生成技术通常具备多通道输出，能够独立控制不同电极的刺激强度和时间，但是在恢复肌肉功能的应用中通常都是通过人工选择电刺激信号的频率、幅度以及脉宽来对肌肉进行逐步的刺激，通过自身对电刺激信号的疼痛感受，来决定电刺激信号频率、幅度以及脉宽如何调整，完全依靠主观感受，但是在电刺激信号处于有治疗效果的频率以及幅度区间时，身体对电刺激信号的疼痛感受并不明显，依靠主观感受调整电刺激信号很容易超出有效的频率以及幅度区间，无法提供有效治疗且容易对身体肌肉造成损伤；比如公开号为cn116943032a的专利申请中公开了一种电刺激生成装置、方法、电子设备及存储介质，该方案虽然配置了中央处理器和调控模块，但还是需要人工选择电刺激的治疗方案，无法在电刺激过程中动态调整电刺激信号的频率、幅度；因此现有的电刺激信号生成技术无法在实时采集人体的肌电信号，并加以处理分析的同时，利用强化学习技术自动生成和调整电刺激信号。
技术实现思路
1、本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的技术问题之一，通过电刺激生成设备进行电刺激；采集电刺激部位的原始肌电信号，对原始肌电信号进行预处理，再计算肌肉激活度；基于q-learning算法和去噪肌电信号建立智能刺激模型，基于智能刺激模型输出电刺激生成策略，再利用电刺激生成设备生成电刺激信号；以解决现有的电刺激信号生成技术无法在实时采集人体的肌电信号，并加以处理分析的同时，利用强化学习技术自动生成和调整电刺激信号的问题。
2、为实现上述目的，第一方面，本技术提供基于低频电疗的电刺激信号生成方法，包括如下步骤：
3、通过电刺激生成设备生成电刺激信号对待电疗部位进行电刺激；
4、采集电刺激部位的原始肌电信号，对原始肌电信号进行预处理，得到去噪肌电信号，基于去噪肌电信号计算肌肉激活度；
5、基于q-learning算法和去噪肌电信号建立智能刺激模型，基于智能刺激模型输出电刺激生成策略；
6、基于电刺激生成策略生成电刺激输出参数，并输出给电刺激生成设备生成电刺激信号。
7、进一步地，通过电刺激生成设备生成电刺激信号对待电疗部位进行电刺激包括如下子步骤：
8、利用电刺激信号生成设备初始化电刺激信号参数，电刺激信号参数包括：信号频率、信号振幅、信号波形、信号脉宽以及电疗时间；根据初始化的电刺激信号参数生成电刺激信号对待电疗部位进行电刺激。
9、进一步地，采集电刺激部位的原始肌电信号包括如下子步骤：
10、收集肌肉最大自主收缩时的电信号，标记为最大肌电信号；收集肌肉完全放松时的电信号，标记为最小肌电信号；收集肌肉受电刺激时的电信号，标记为实时肌电信号；将最大肌电信号、最小肌电信号以及实时肌电信号标记为原始肌电信号。
11、进一步地，对原始肌电信号进行预处理，得到去噪肌电信号包括如下子步骤：
12、使用小波变换法对原始肌电信号进行降噪处理，得到第一处理信号；使用截止频率为f1的巴斯特沃高通滤波器对第一处理信号进行滤波处理，得到第二处理信号，将第二处理信号进行全波整流，并将全波整流后的第二处理信号通过截止频率为f2的巴斯特沃低通滤波器，得到去噪肌电信号，去噪肌电信号包括预处理完的最大肌电信号、预处理完的最小肌电信号以及预处理完的实时肌电信号。
13、进一步地，基于去噪肌电信号计算肌肉激活度包括如下子步骤：
14、对去噪肌电信号进行归一化处理，得到归一肌电信号，基于归一肌电信号计算神经激活强度，得到神经激活强度u(t)，t代表t时刻，基于神经激活强度u(t)计算肌肉激活度，得到肌肉激活度a(t)。
15、进一步地，基于q-learning算法和去噪肌电信号建立智能刺激模型包括如下子步骤：
16、将当前电刺激部位的肌肉激活度定义为状态y，并根据最大肌肉激活度和最小肌肉激活度将肌肉激活度平均划分为k份；
17、将电刺激生成设备输出的信号频率的步长设置为l1，将电刺激信号生成设备输出的信号振幅的步长设置为l2，将信号频率和信号振幅进行组合，得到h种可输出的电刺激信号，将h种可输出的电刺激信号定义为动作a；
18、基于状态y和动作a建立q-learning算法的q表格，构建奖励函数r。
19、进一步地，基于智能刺激模型输出电刺激生成策略包括如下子步骤：
20、随机初始化q表格，获取当前电刺激部位的状态，标记为y1，利用奖励函数r计算当前的状态y1得到的奖励值，标记为r1；再使用ε-greedy策略以1-ε的概率在q表格里面选择与状态y1对应的最大值所对应的动作，或者以ε的概率随机选择一个动作，标记为a1；执行选定的动作a1，得到电刺激部位下一个状态y2和对应的奖励r2，计算q(y2，a2)，q(y2，a2)代表当状态为y2和动作为a2时在q表格对应的值，并将q(y2，a2)更新到q表格中；重复对q-learning算法进行迭代训练，得到最优q-learning算法，标记为智能刺激模型，基于智能刺激模型在电刺激过程中实时输出电刺激生成策略。
21、进一步地，基于电刺激生成策略生成电刺激输出参数，并输出给电刺激生成设备生成电刺激信号包括如下子步骤：
22、电刺激信号生成设备生成一个初始电刺激信号进行电刺激，智能刺激模型实时获取电刺激部位的状态，基于电刺激部位的状态自动选择最优动作，输出电刺激生成策略，基于电刺激生成策略生成电刺激输出参数，并输出给电刺激生成设备，电刺激信号生成设备基于电刺激输出参数实时生成对应的电刺激信号进行电刺激治疗。
23、第二方面，本技术提供一种基于低频电疗的电刺激信号生成系统，包括电刺激模块、信号采集模块、智能构建模块以及输出管理模块；
24、电刺激模块用于生成电刺激信号对待电疗部位进行电刺激治疗；
25、信号采集模块包括信号采集单元以及信号处理单元，信号采集单元用于采集电刺激部位的原始肌电信号；信号处理单元用于对原始肌电信号进行预处理，得到去噪肌电信号，并基于去噪肌电信号计算肌肉激活度；
26、智能构建模块包括模型构建单元和策略生成单元，模型构建单元基于q-learning算法和去噪肌电信号建立智能刺激模型；策略生成单元基于智能刺激模型输出电刺激生成策略；
27、输出管理模块基于电刺激生成策略生成电刺激输出参数，并输出给电刺激生成设备生成电刺激信号。
28、第三方面，本技术提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，运行如上述方法中的步骤。
29、本发明的有益效果：本发明通过电刺激生成设备生成电刺激信号对待电疗部位进行电刺激；再采集电刺激部位的原始肌电信号，对原始肌电信号进行预处理，得到去噪肌电信号，基于去噪肌电信号计算肌肉激活度；然后基于q-learning算法和去噪肌电信号建立智能刺激模型，基于智能刺激模型输出电刺激生成策略；最后基于电刺激生成策略生成电刺激输出参数，并输出给电刺激生成设备生成电刺激信号；可以在实时采集人体的肌电信号，并加以处理分析的同时，利用强化学习技术自动生成和调整电刺激信号的问题，始终使电刺激具有良好的治疗效果；
30、本发明实时监测肌电信号，可以实时了解患者的即时需求和反应，及时调整电刺激频率和强度，同时，实时监测可以预防过度刺激导致的肌肉疲劳和损伤；利用小波变换法对肌电信号去噪，相比传统去噪方法，小波变换法在去除噪声的同时，能够更好地保留肌电信号的形态和特征信息，确保后续分析的准确性；基于q-learning算法建立智能刺激模型，基于智能刺激模型输出电刺激生成策略，针对不同个体肌体的不同特点将自适应，形成适配个人的最优策略；随着康复进程的变化，患者的生理特性也随之改变，生理特性的变化必然导致适配刺激参数变化，在线训练的特点就针对这种生理变化，不断的优化自身策略。
1.基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，通过电刺激生成设备生成电刺激信号对待电疗部位进行电刺激包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，采集电刺激部位的原始肌电信号包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，对原始肌电信号进行预处理，得到去噪肌电信号包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，基于去噪肌电信号计算肌肉激活度包括如下子步骤：
6.根据权利要求5所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，基于q-learning算法和去噪肌电信号建立智能刺激模型包括如下子步骤：
7.根据权利要求6所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，基于智能刺激模型输出电刺激生成策略包括如下子步骤：
8.根据权利要求7所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，基于电刺激生成策略生成电刺激输出参数，并输出给电刺激生成设备生成电刺激信号包括如下子步骤：
9.一种基于低频电疗的电刺激信号生成系统，用于实现权利要求1-8任意一项所述的基于低频电疗的电刺激信号生成方法，其特征在于，包括电刺激模块、信号采集模块、智能构建模块以及输出管理模块；
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，运行如权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。
