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基于肌电模式的中国手语识别研究及康复应用探索

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·手势动作识别技术概述第13-16页
     ·手势动作识别研究意义第13-14页
     ·两种主要的手势动作感知方法第14-16页
   ·基于肌电信号的手势识别技术第16-18页
     ·肌电信号产生的生理学基础第16-17页
     ·肌电信号的检测方式第17-18页
     ·肌电信号可用于手势识别的依据第18页
   ·基于SEMG信号的手势动作识别研究现状第18-21页
     ·手语识别研究第19-20页
     ·康复工程研究第20-21页
   ·基于SEMG的手势识别研究面临的主要问题第21-22页
   ·本论文的研究内容和研究意义第22-24页
   ·论文的组织结构第24-27页
第二章 基于表面肌电模式分类中国手语字母第27-47页
   ·引言第27-29页
   ·SEMG信号的采集与去噪第29-32页
     ·SEMG信号采集及预处理第29-30页
     ·基于独立成分分析和自适应滤波的心电噪声去除第30-32页
   ·基于SEMG信号的手指语动作识别第32-36页
     ·活动段检测第32-34页
     ·特征提取第34-36页
     ·基于线性判别的手语动作分类第36页
   ·基于SEMG的30类中国手语字母动作规范第36-38页
   ·心电噪声去除实验与结果分析第38-42页
     ·实验数据第38-39页
     ·去噪结果及分析第39-42页
   ·中国手语字母动作识别及规范实验与结果分析第42-45页
     ·实验数据第42-43页
     ·中国手语字母动作识别系统第43页
     ·中国手语字母动作规范识别实验结果及分析第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第三章 融合表面肌电和加速度信息的中国手语孤立词识别第47-63页
   ·引言第47-49页
   ·融合SEMG和ACC信息的手语孤立词识别方法第49-54页
     ·活动段数据分割第50-51页
     ·特征提取第51页
     ·基于决策树的手语孤立词识别第51-54页
   ·小规模单手孤立手势词识别实验和结果第54-60页
     ·数据采集方案第55页
     ·实验结果分析第55-60页
   ·中等规模双手孤立手势词识别实验和结果第60-62页
     ·数据采集方案第60页
     ·实验结果分析第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第四章 基于要素信息的词汇量可扩展的连续中国手语识别第63-83页
   ·引言第63-65页
   ·基于要素的连续中国手语识别方案第65-70页
     ·中国手语动作要素的定义第65-66页
     ·基于要素的分类器设计第66-70页
   ·基于语言学的连续中国手语句子识别方案第70-76页
     ·基于N-gram模型的中国手语句子纠错第70-73页
     ·基于句法模型的中国手语句子检错第73-76页
   ·实验与结果分析第76-82页
     ·实验方案第76-77页
     ·基于要素的中国手语识别结果与分析第77-79页
     ·中国手语句子连续识别结果与分析第79-82页
   ·本章小结第82-83页
第五章 基于肌电模式分类的康复应用探索第83-99页
   ·引言第83-85页
   ·中风病人的上肢动作肌电模式识别方法第85-88页
     ·高密度电极配置第85-86页
     ·数据预处理和分割第86页
     ·特征提取和降维第86-87页
     ·分类决策第87-88页
     ·性能评估和统计分析第88页
   ·肌电模式分类的实用性研究方案第88-90页
     ·电极空间滤波第88-89页
     ·电极通道选择第89页
     ·SEMG窗长度研究第89页
     ·SEMG采样率研究第89-90页
     ·SEMG高通滤波截止频率研究第90页
   ·实验结果和分析第90-97页
     ·受试者和数据采集第90-91页
     ·肌电模式分类结果分析第91-93页
     ·实用性研究结果分析第93-97页
   ·本章小结第97-99页
第六章 总结与展望第99-105页
   ·主要工作总结第99-100页
   ·论文创新点第100-102页
   ·研究展望第102-105页
参考文献第105-115页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第115-117页
致谢第117页

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