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title: "Wireless Data Acquisition - Wireless, Low-Cost, and Portable EMG System"
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author: "Zac Lynn"
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published: "2026-02-12"
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hardware: ["WIZnet WizFi360"]
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# Wireless Data Acquisition - Wireless, Low-Cost, and Portable EMG System

> Wireless, Low-Cost, and Portable EMG System

Original author: Zac Lynn (source: https://github.com/lordlynn/WDA)

## Components

- **WIZnet WizFi360** x 1 ([docs](https://docs.wiznet.io/Product/Modules/Wi-Fi-Module/WizFi360))

## Article

**WDA (Wireless Data Acquisition)** — **WizFi360**과 **Teensy 4.1**을 활용한 저비용·무선·휴대형 **EMG(근전도) 데이터 수집 시스템**

#### 배경 & 동기

기존 **유선 EMG(근전도) 시스템**은 피험자의 움직임을 심하게 제한합니다. 센서와 컴퓨터를 연결하는 케이블은 복잡한 동작을 기록할 때 걸리거나 엉키기 쉬우며, 유선 환경은 **전원 노이즈(Power Line Interference)** 에도 취약합니다. 상용 무선 EMG 시스템은 존재하지만 가격이 매우 비싸고, 다채널 동시 기록과 시간 동기화가 까다롭다는 문제가 있습니다.

이 프로젝트는 석사 논문 연구의 일환으로, **스포츠 과학, 의족 제어, 인간-기계 인터페이스** 등 비전통적 EMG 응용 분야를 위해 **저비용·무선·휴대형** 시스템을 자체 제작하는 것을 목표로 했습니다. 무선 통신 방식으로는 메모리와 대역폭이 제한된 임베디드 환경에 적합한 **MQTT 프로토콜**을 선택했고, 이를 기본 지원하는 **WizFi360** 모듈을 채택하게 되었습니다.

#### 시스템 구조 & 동작 원리

![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/1035721733%5F1771608061%2Epng)

전체 시스템은 크게 **임베디드 블록**과 **PC 블록** 두 파트로 구성됩니다.

- **임베디드 블록** — Teensy 4.1은 MyoWare 2.0 센서로부터 EMG 신호를 **인터럽트 기반**으로 일정 간격마다 샘플링하고, **WizFi360**이 Wi-Fi를 통해 데이터를 MQTT 브로커로 전송합니다. 시스템은 최대 두 대의 임베디드 장치를 동시에 지원합니다.

- **PC 블록** — Windows PC에서 **로컬 MQTT 브로커(Mosquitto)** 와 **Python Core Application**이 실행됩니다. Core Application은 사용자가 샘플링 주파수, 측정 시간, 채널 수를 설정하면 설정 메시지를 임베디드 장치로 전송하고, 수신된 데이터를 **실시간으로 그래프에 표시**하며 **CSV 파일로 저장**합니다.

- **시간 동기화** — 두 대의 장치를 동시에 시작하기 위해 **GPIO 인터럽트**를 활용한 **RTC 동기화** 방식을 사용합니다. RTC 동기화 핀을 연결하고 버튼 하나를 누르면 두 장치의 RTC가 동시에 0으로 리셋됩니다. Teensy 4.1 내부 RTC는 **CR2032 배터리**로 약 40일간 유지되므로 매 전원 인가 시마다 동기화가 필요하지 않습니다.

통신 흐름을 요약하면: **EMG 센서 → Teensy 4.1 (ADC + 인터럽트 샘플링) → WizFi360 (Wi-Fi / MQTT) → Mosquitto Broker → Python Core Application → CSV 저장 & 실시간 시각화**

#### 구현 세부사항

**하드웨어 연결**

Teensy 4.1의 **UART 포트**를 통해 **WizFi360**과 통신합니다. MyoWare 2.0 센서는 Teensy의 **아날로그 핀**에 연결되며, RTC 동기화를 위한 핀은 내부 **풀업 저항**이 있는 GPIO 핀에 연결됩니다. 배터리 팩으로 전체 임베디드 시스템을 구동해 **완전 무선 휴대형**으로 동작합니다.

**소프트웨어 & 개발 환경**

- 펌웨어: **Arduino IDE** + Teensy용 Teensyduino 애드온, **C++** 로 작성

- Core Application: **Python** (PyQt GUI), FFT·Linear Envelope 분석 함수 내장

- 사용자 확장 가능한 **func1.py ~ func5.py** 커스텀 분석 함수 템플릿 제공

**설정 방법**

1. `git clone https://github.com/lordlynn/WDA` 로 저장소를 클론

2. Mosquitto MQTT 브로커를 로컬 PC에 설치 및 실행

3. Arduino IDE에서 Teensy 4.1 보드 설정 후 `TeensyWiFi_ARDUINO` 폴더의 펌웨어를 빌드·플래시

4. `CoreApplication` 폴더에서 Python 의존성을 설치하고 GUI 실행

5. Wi-Fi SSID·비밀번호 및 브로커 IP를 펌웨어 설정 파일에 입력

**주의사항**

- **RTC 동기화**는 두 장치를 동시에 사용하는 경우 측정 전 반드시 수행해야 합니다.

- 피부 준비 상태(세정, 전극 부착 위치)가 EMG 신호 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.

- Wi-Fi 환경 불안정 시 MQTT QoS 설정을 확인하세요.

#### 시장 가치 & WIZnet Maker 커뮤니티에 주는 의미

이 프로젝트가 특히 주목할 만한 이유는, **WizFi360 모듈의 실전 활용 가능성**을 의료·스포츠 과학 영역에서 직접 검증했다는 점입니다. 단순한 IoT 토이 프로젝트를 넘어 **석사 논문 수준의 연구 목적으로 채택**되었다는 사실은 WIZnet 모듈의 안정성과 신뢰성을 잘 보여줍니다. **MQTT 기본 지원**이라는 WizFi360의 강점이 임베디드 환경에서 어떻게 실질적인 개발 시간을 줄여주는지 체감할 수 있는 좋은 사례이기도 합니다.

WIZnet 제품을 사용하는 메이커 입장에서는 이 프로젝트가 생체 신호(EMG, ECG 등) 수집 + MQTT + 실시간 데이터 시각화라는 파이프라인의 완성된 레퍼런스로 기능합니다. WizFi360 → WizFi630A, 또는 W5500을 활용한 유선 버전으로의 확장도 자연스럽게 고려해볼 수 있으며, **스포츠 과학·재활 의학·HMI(인간-기계 인터페이스) 분야**에서 저비용 데이터 수집 시스템을 구축하려는 연구자와 메이커 모두에게 **즉시 재현 가능한 오픈소스 출발점**이 될 것입니다.

#### 결과 & 마무리

검증 실험으로 **균형 연구(3가지 안정성 조건)** 와 **피로 연구(4채널 EMG 신호 충실도 확인)** 를 수행했습니다. 균형 연구에서는 **MSC(Magnitude Squared Coherence) + 신경 밴드 평균** 분석이 기존 유선 시스템의 선행 연구 결과와 전반적으로 일치했으며, 피로 연구에서는 **MAV(진폭 분석)** 와 **MDF(주파수 분석)** 모두 기존 연구와 부합하여 시스템의 데이터 신뢰성을 확인했습니다.

이 결과가 가능했던 핵심 이유 중 하나는 **WizFi360의 안정적인 MQTT 기본 지원** 덕분입니다. 두 대의 임베디드 장치가 동시에 Wi-Fi를 통해 데이터를 전송하는 상황에서도 **패킷 손실 없이 일관된 통신**을 유지했고, **QoS(Quality of Service)** 설정을 활용해 데이터 전달 신뢰성을 추가로 보장할 수 있었습니다. 만약 Wi-Fi 모듈에서 MQTT를 별도로 구현해야 했다면 개발 복잡도가 크게 높아졌을 것입니다.

파일럿 결과는 충분한 가능성을 보여줬으며, 향후 **커스텀 PCB** 설계를 통해 WizFi360을 더욱 긴밀하게 통합하면 장치 소형화와 전력 효율 개선도 기대할 수 있습니다.

#### Background & Motivation

Traditional **wired EMG systems** significantly restrict subject movement. The cables connecting sensors to a computer tend to snag or tangle during complex motion recording, and wired setups are also vulnerable to **Power Line Interference**. While commercial wireless EMG systems exist, they are prohibitively expensive and present challenges with **multi-channel simultaneous recording** and **time synchronization**.

This project was developed as part of a **Master's Thesis research**, with the goal of building a **low-cost, wireless, and portable** system for non-traditional EMG applications such as **sports science, prosthetic limb control, and human-machine interfaces**. The **MQTT protocol** was chosen for wireless communication due to its lightweight footprint suited for memory- and bandwidth-constrained embedded environments — and the **WizFi360 module** was selected precisely because it supports MQTT natively out of the box.

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#### System Architecture & How It Works

The overall system is divided into two main blocks: the **Embedded Block** and the **PC Block**.

- **Embedded Block** — The Teensy 4.1 samples EMG signals from MyoWare 2.0 sensors at consistent intervals using **interrupt-driven sampling**, while the **WizFi360** transmits the data to an MQTT broker over Wi-Fi. The system supports up to **two embedded devices simultaneously**.

- **PC Block** — A **local MQTT broker (Mosquitto)** and a **Python Core Application** run on a Windows PC. Once the user configures the sampling frequency, test duration, and number of channels, a configuration message is sent to the embedded devices. Incoming data is **plotted in real time** and simultaneously **saved to a CSV file**.

- **Time Synchronization** — To ensure both devices begin sampling at exactly the same moment, a **GPIO interrupt-based RTC synchronization** method is used. By connecting the RTC sync pins of both devices and pressing a single button, both RTCs reset to 0 simultaneously. Since the Teensy 4.1's internal RTC is powered by a **CR2032 battery** lasting up to 40 days, re-synchronization is not required after every power cycle.

The full communication flow: **EMG Sensor → Teensy 4.1 (ADC + Interrupt Sampling) → WizFi360 (Wi-Fi / MQTT) → Mosquitto Broker → Python Core Application → CSV Save & Real-time Visualization**

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#### Implementation Details

**Hardware Connections**

The **WizFi360** communicates with the Teensy 4.1 via **UART**. MyoWare 2.0 sensors connect to the Teensy's **analog input pins**, and the RTC synchronization pin uses a GPIO pin with an **internal pull-up resistor**. The entire embedded system runs on a battery pack, making it fully **wireless and portable**.

**Software & Development Environment**

- Firmware: **Arduino IDE** + Teensyduino add-on, written in **C++**

- Core Application: **Python** (PyQt GUI) with built-in **FFT** and **Linear Envelope** analysis functions

- Five user-extensible custom analysis templates provided: **func1.py ~ func5.pySetup Instructions**

1. Clone the repository: `git clone https://github.com/lordlynn/WDA`

2. Install and run the **Mosquitto MQTT Broker** on your local PC

3. In Arduino IDE, configure the Teensy 4.1 board and flash the firmware from the `TeensyWiFi_ARDUINO` folder

4. Install Python dependencies and launch the GUI from the `CoreApplication` folder

5. Enter your **Wi-Fi SSID, password, and broker IP** in the firmware configuration file

**Notes & Troubleshooting**

- **RTC synchronization** must be performed before each session when operating two devices simultaneously.

- **Skin preparation** (cleaning and proper electrode placement) directly affects EMG signal quality.

- If Wi-Fi connectivity is unstable, review the **MQTT QoS settings**.

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#### Results & Conclusion

Two validation experiments were conducted: a **balance study (3 stability conditions)** and a **fatigue study (verifying EMG signal fidelity across all 4 channels)**. In the balance study, **MSC (Magnitude Squared Coherence) with neural band averaging** analysis aligned with results from prior research using wired systems. In the fatigue study, both **MAV (amplitude analysis)** and **MDF (frequency analysis)** agreed with existing literature, confirming the **data fidelity** of the system.

A key reason these results were achievable is the **WizFi360's native MQTT support**. Even with two embedded devices transmitting data simultaneously over Wi-Fi, the system maintained **consistent communication without packet loss**, and **QoS (Quality of Service)** settings provided an additional layer of delivery reliability. Had MQTT needed to be implemented separately on a generic Wi-Fi module, the development complexity would have increased substantially.

Pilot results show strong promise. Going forward, designing a **custom PCB** to more tightly integrate the WizFi360 will help reduce the device footprint and further improve **power efficiency and portability**.

**Original Link:** <https://github.com/lordlynn/WDA>

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#### Market Value & What It Means for the WIZnet Maker Community

What makes this project stand out is that it **validates the WizFi360 in a real-world research context** — not just a hobby IoT build, but a system adopted for **Master's Thesis-level academic research** in medical and sports science. This speaks directly to the reliability and robustness of WIZnet modules under demanding conditions.

For makers already working with WIZnet products, this project serves as a **complete, reproducible reference pipeline** for **biosignal acquisition + MQTT + real-time data visualization**. The architecture is modular enough to adapt for **ECG, EEG, or other analog biosignals**, and the communication layer can be extended to **WizFi630A** for higher throughput or swapped for a **W5500-based wired Ethernet** setup in security-sensitive environments. For researchers and makers building low-cost data acquisition systems in **sports science, rehabilitation, or HMI**, this project is an **open-source starting point ready to build on**.

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Source: https://maker.wiznet.io/Hannah/projects/wireless-data-acquisition-wireless-low-cost-and-portable-emg-system/