| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-31页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外抑震机器人的研究现状及分析 | 第17-28页 |
| 1.2.1 国内外外骨骼抑震机器人系统的研究现状及分析 | 第17-21页 |
| 1.2.2 国内外功能性电刺激系统的研究现状及分析 | 第21-27页 |
| 1.2.3 抑震机器人系统应用及分析 | 第27-28页 |
| 1.3 功能性电刺激抑震系统研究的关键问题 | 第28-29页 |
| 1.4 功能性电刺激抑震系统研究的主要内容 | 第29-31页 |
| 第2章 功能性电刺激系统与人体交互特性的研究 | 第31-46页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 人体上肢生理特性及运动学分析 | 第31-34页 |
| 2.3 功能性电刺激系统输出特性的分析 | 第34-36页 |
| 2.4 人体与功能性电刺激交互系统阻抗特性研究 | 第36-45页 |
| 2.4.1 功能性电刺激对交互系统阻抗特性影响的分析 | 第36-41页 |
| 2.4.2 功能性电刺激对交互系统幅值响应影响的分析 | 第41-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 震颤运动辨识算法的设计与分析 | 第46-69页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 震颤信号的特征分析 | 第46-48页 |
| 3.3 线性傅立叶拟合算法分析及其衍生分离算法的设计 | 第48-53页 |
| 3.3.1 加权线性傅立叶拟合算法 | 第49页 |
| 3.3.2 限窗线性傅立叶拟合算法 | 第49-50页 |
| 3.3.3 自适应滑动限窗线性傅立叶拟合算法 | 第50-53页 |
| 3.4 自适应滑动傅里叶变换算法的性能分析 | 第53-57页 |
| 3.4.1 SFFT算法的基本原理 | 第53-54页 |
| 3.4.2 SFFT算法估测震颤主频的分析 | 第54-57页 |
| 3.5 自适应算法参数和实验数据确定 | 第57-60页 |
| 3.5.1 自适应算法参数初始值的分析 | 第57-58页 |
| 3.5.2 震颤数据的确定 | 第58-60页 |
| 3.6 自适应拟合算法评估与结果分析 | 第60-67页 |
| 3.6.1 ASBMFLC算法评估与结果分析 | 第60-63页 |
| 3.6.2 SFFT算法评估与验证结果分析 | 第63-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 肘关节肌肉骨骼系统建模与优化 | 第69-90页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 基于HILL-TYPE模型肌肉收缩机理的分析 | 第69-76页 |
| 4.2.1 肌肉活化动力学的分析研究 | 第70-71页 |
| 4.2.2 肌肉收缩动力学的分析 | 第71-74页 |
| 4.2.3 肘关节肌肉骨骼系统力臂和动力学的分析 | 第74-76页 |
| 4.3 肌肉骨骼模型参数的优化分析 | 第76-79页 |
| 4.3.1 模型参数取值和灵敏度的分析 | 第77-78页 |
| 4.3.2 模型参数优化算法的分析 | 第78-79页 |
| 4.4 电刺激作用下肌肉响应特性的分析 | 第79-81页 |
| 4.5 肌电信号特征值的选取 | 第81-84页 |
| 4.5.1 RBF神经网络的特性分析 | 第82-83页 |
| 4.5.2 关节角度和肌电信号间关系模型的辨识 | 第83-84页 |
| 4.6 肘关节肌肉骨骼模型的优化结果分析 | 第84-89页 |
| 4.6.1 模型参数的优化结果分析 | 第84-85页 |
| 4.6.2 肌电信号作用下肌肉骨骼模型的响应分析 | 第85-88页 |
| 4.6.3 电刺激作用下肌肉骨骼模型的响应分析 | 第88-89页 |
| 4.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 抑制病理性震颤控制方法的研究 | 第90-114页 |
| 5.1 引言 | 第90页 |
| 5.2 人体神经运动控制的分析 | 第90-95页 |
| 5.2.1 脊髓中的外周神经系统的特性分析 | 第90-91页 |
| 5.2.2 位置感受器和肌张力感受器的特性分析 | 第91-93页 |
| 5.2.3 中枢神经振荡器的特性分析 | 第93-95页 |
| 5.3 中枢神经振荡器的特性分析研究 | 第95-103页 |
| 5.3.1 中枢神经振荡器的特性分析 | 第95-98页 |
| 5.3.2 振荡器模型的线性化分析 | 第98-103页 |
| 5.4 中枢神经振荡器参数优化分析 | 第103-113页 |
| 5.4.1 模糊控制器输入输出变量论域以及隶属度函数的分析 | 第105-106页 |
| 5.4.2 模糊控制规则及模糊逻辑推理的分析 | 第106-107页 |
| 5.4.3 基于神经肌肉骨骼模型的控制算法仿真分析 | 第107-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 第6章 功能性电刺激系统抑震实验的研究 | 第114-131页 |
| 6.1 引言 | 第114页 |
| 6.2 功能性电刺激抑制震颤系统的设计 | 第114-118页 |
| 6.2.1 震颤信号采集系统的搭建 | 第114-116页 |
| 6.2.2 功能性电刺激器的设计 | 第116-117页 |
| 6.2.3 震颤数据的采集与注意事项 | 第117-118页 |
| 6.3 电刺激器激励肌肉收缩的初步实验分析 | 第118-121页 |
| 6.3.1 测量电极位置对EMG信号影响分析 | 第118-119页 |
| 6.3.2 电刺激脉冲幅值与肢体运动关系 | 第119-120页 |
| 6.3.3 电刺激频率与肢体运动的关系 | 第120-121页 |
| 6.3.4 电刺激作用时肢体运动与负载间的关系分析 | 第121页 |
| 6.4 基于FES抑制肘关节震颤的实验与数据分析 | 第121-130页 |
| 6.4.1 模拟静止性震颤和意向抑制的实验分析 | 第122-124页 |
| 6.4.2 模拟运动性震颤和意向抑震的实验分析 | 第124-127页 |
| 6.4.3 参与者模拟震颤和FES抑震的实验分析 | 第127-128页 |
| 6.4.4 电刺激器触发非自主震颤和FES抑震的实验分析 | 第128-130页 |
| 6.5 本章小结 | 第130-131页 |
| 结论 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-144页 |
| 攻读博士学位期间发表的的论文及其它成果 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 个人简历 | 第147页 |
