| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| §1-1 脑卒中原理及康复训练方法 | 第9-12页 |
| 1-1-1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1-1-2 下肢康复训练的医学理论基础 | 第10-12页 |
| §1-2 下肢外骨骼康复机器人及肌电控制的应用 | 第12-18页 |
| 1-2-1 下肢外骨骼康复机器人发展概况 | 第12-13页 |
| 1-2-2 下肢外骨骼康复机器人的肌电控制策略 | 第13-14页 |
| 1-2-3 表面肌电信号应用技术的研究 | 第14-18页 |
| 1-2-4 基于康复机器人的表面肌电信号控制所存在的问题 | 第18页 |
| §1-3 课题研究的主要内容和创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 表面肌电信号的采集 | 第20-32页 |
| §2-1 表面肌电信号的产生原理 | 第20-22页 |
| 2-1-1 表面肌电信号产生内因 | 第20-21页 |
| 2-1-2 表面肌电信号产生外因 | 第21页 |
| 2-1-3 表面肌电信号的特性 | 第21-22页 |
| §2-2 人体下肢运动机理及相关肌肉的功能 | 第22-25页 |
| 2-2-1 人体步态运动的产生机理 | 第22-23页 |
| 2-2-2 人体步态相关肌肉的功能 | 第23-25页 |
| §2-3 表面肌电信号的采集与分析 | 第25-31页 |
| 2-3-1 表面肌电信号采集的硬件系统 | 第26-27页 |
| 2-3-2 表面肌电信号采集中的干扰因素 | 第27-30页 |
| 2-3-4 基于择优法的表面肌电信号采集 | 第30-31页 |
| §2-4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 表面肌电信号的预处理与特征提取 | 第32-42页 |
| §3-1 表面肌电信号的预处理 | 第32-35页 |
| 3-1-1 表面肌电信号的滤波处理 | 第32-34页 |
| 3-1-2 表面肌电信号的线性化处理 | 第34-35页 |
| 3-1-3 动作段信号的检测 | 第35页 |
| §3-2 表面肌电信号的特征值提取 | 第35-38页 |
| 3-2-1 时域内的特征向量 | 第36-38页 |
| 3-2-2 频域内的特征向量 | 第38页 |
| §3-3 表面肌电信号特征值分析 | 第38-41页 |
| 3-3-1 表面肌电信号特征值的降维处理 | 第38-40页 |
| 3-3-2 表面肌电信号特征值的评定 | 第40-41页 |
| §3-4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于下肢运动模式的模式识别 | 第42-51页 |
| §4-1 模式识别概述 | 第42页 |
| §4-2 神经网络分类器的建立 | 第42-50页 |
| 4-2-1 径向基（RBF）神经网络分类器的建立 | 第42-47页 |
| 4-2-2 学习矢量化（LVQ）神经网络分类器的建立 | 第47-50页 |
| §4-3 结果分析 | 第50页 |
| §4-4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 下肢外骨骼康复机器人系统仿真试验 | 第51-63页 |
| §5-1 下肢外骨骼康复机器人仿真模型的建立 | 第51-52页 |
| §5-2 下肢外骨骼康复机器人的仿真 | 第52-57页 |
| 5-2-1 Matlab三维模型的建立 | 第53-54页 |
| 5-2-2 电机模块的建立 | 第54-55页 |
| 5-2-3 下肢外骨骼康复机器人仿真结果与分析 | 第55-57页 |
| §5-3 实验仿真 | 第57-61页 |
| §5-4 实验结果分析 | 第61-62页 |
| §5-5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第68页 |