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基于肌电信号的多模式人机接口研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-23页
   ·研究背景及意义第12-15页
   ·肌电控制人机接口原理第15页
   ·肌电控制人机接口的国内外研究现状第15-19页
   ·肌电控制接口的基本问题第19-20页
     ·肌电控制人机接口的信号获取第19页
     ·肌电信号模式识别第19-20页
     ·肌电控制人机接口的性能评价第20页
   ·本文主要研究内容第20-23页
第二章 肌电信号处理与肌电控制接口第23-33页
   ·肌电信号的产生和采集第23-27页
     ·肌电信号的产生原理及数学模型第23-25页
     ·肌电信号的采集方案第25-27页
   ·基于模式识别的肌电控制方法第27-30页
   ·肌电信号处理的数据分割方案第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于双谱变换的高阶统计特征提取方法第33-59页
   ·引言第33-34页
   ·肌电数据采集实验第34-35页
   ·双谱变换理论及其估计方法第35-38页
     ·高阶统计量和双谱的定义第35-36页
     ·双谱矩阵的估计方法第36-37页
     ·基于双谱分析的表面肌电信号的非高斯性的验证第37-38页
   ·肌电信号的双谱特征提取方法第38-42页
     ·积分双谱特征提取(BSI)第38-40页
     ·Fisher 线性判别特征投影方法(FLD)第40-42页
   ·分类器选择第42-46页
     ·LLC 分类器介绍第42页
     ·GMM 分类器介绍第42-43页
     ·MLP 分类器介绍第43-44页
     ·SVM 分类器介绍第44-46页
   ·实验结果分析第46-58页
     ·常用肌电特征介绍第47-48页
     ·分类器模型和参数选择第48-49页
     ·FLD 子空间的特征比较第49-52页
     ·采用不同分类器的双谱特征识别率评价第52-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 区分性倒谱系数肌电特征研究第59-77页
   ·引言第59-60页
   ·DFC 和FLPP 的肌电模式分类算法第60-68页
     ·肌电数据采集第61-62页
     ·数据分割第62页
     ·DFC 特征提取方法第62-65页
     ·特征层次的后处理方法(FLPP)第65-66页
     ·线性/二次判别分类器设计(LDA/QDA)第66-68页
   ·实验结果评价分析第68-76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 采用SLEX 方法的爆发态肌电信号特征提取研究第77-86页
   ·引言第77-78页
   ·SLEX 特征提取方法第78-82页
     ·SLEX 基函数第78-79页
     ·SLEX 变换库第79-80页
     ·SLEX 谱平滑算法第80页
     ·SLEX 最优基(BBA)选择与肌电特征提取第80-82页
   ·爆发态肌电信号采集第82页
   ·SLEX 特征提取的肌电信号分类实验结果分析第82-85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 连续自增强分类器在肌电模式识别中的应用第86-107页
   ·引言第86-88页
   ·自增强肌电分类方法第88-92页
     ·肌电实验数据采集第88-89页
     ·数据分割与特征提取第89页
     ·自增强分类方法第89-92页
   ·自增强方法的实验结果分类第92-106页
     ·自增强分类器的识别率比较第93-95页
     ·分类器一阶和二阶统计信息在分类中的效果比较第95-97页
     ·识别率和分类器参数随不同测试阶段的变化第97-100页
     ·加长时间肌电数据的分类效果分析第100-105页
     ·有监督标记和无监督标记自增强方法的比较第105-106页
   ·本章小结第106-107页
第七章 基于DSP 系统的连续肌电控制实现第107-114页
   ·肌电控制系统的硬件平台介绍第107-109页
   ·肌电控制系统的软件算法设计第109-111页
   ·肌电控制系统的实验效果评价第111-112页
   ·本章小结第112-114页
第八章 总结与展望第114-118页
   ·本文研究总结第114-115页
   ·本文内容创新点第115-116页
   ·进一步研究内容第116-118页
参考文献第118-129页
致谢第129-130页
攻读博士学位期间已发表的论文第130-131页
附件第131页

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