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肌音信号在踝关节康复评价系统应用中的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 引言第10-17页
    1.1 课题研究背景第10页
    1.2 课题的目的和意义第10页
    1.3 踝关节康复技术的研究现状第10-11页
    1.4 肌音信号的相关研究第11-14页
        1.4.1 肌音信号概述第11-12页
        1.4.2 基于肌音信号的肌肉疲劳研究第12-13页
        1.4.3 基于肌音信号的肌力研究第13页
        1.4.4 基于肌音信号的神经肌肉紊乱研究第13页
        1.4.5 基于肌音信号的动作识别研究第13-14页
    1.5 模式识别在踝关节动作分析中的应用第14-15页
        1.5.1 肌音信号采集第14-15页
        1.5.2 肌音信号分割第15页
        1.5.3 肌音信号特征提取第15页
        1.5.4 分类器设计与决策第15页
    1.6 本课题内容简介第15-17页
第2章 踝关节肌音信号的采集第17-28页
    2.1 踝关节肌肉群与运动分析第17-19页
    2.2 MMG信号采集传感器第19-21页
    2.3 踝关节肌音信号采集流程第21-22页
    2.4 MMG信号处理电路第22-24页
    2.5 USB-6211采集卡第24-25页
    2.6 PC端采集程序第25-27页
    2.8 本章小结第27-28页
第3章 踝关节肌音信号预处理第28-42页
    3.1 踝关节肌音信号频谱分析第28-29页
    3.2 MMG数字滤波第29-31页
    3.3 MMG归一化处理第31-32页
    3.4 肌音信号的等长分割第32-34页
    3.5 肌音信号不等长分割第34-40页
        3.5.1 信号包络线第35-37页
        3.5.2 不等长分割算法流程第37-38页
        3.5.3 不等长分割算法在matlab中的实现第38-40页
    3.6 本章小结第40-42页
第4章 踝关节肌音信号特征提取与分类识别第42-56页
    4.1 肌音信号常用特征简介第42页
    4.2 小波特征与其他时频特征比较第42-43页
    4.3 连续小波变换CWT第43-44页
    4.4 离散小波变换DWT第44-46页
    4.5 小波包变换WPT第46-48页
    4.6 非线性尺度小波变换NLSWT第48-52页
    4.7 基于非线性尺度小波变化的奇异值特征第52页
    4.8 分类器选择与实验结果第52-54页
        4.8.1 支持向量机SVM网络概述第52-53页
        4.8.2 样本集与训练集的生成第53-54页
        4.8.3 分类结果第54页
    4.10 本章小结第54-56页
第5章 基于肌音信号的踝关节康复评价系统第56-62页
    5.1 康复评价概述第56页
    5.2 常用踝关节康复评价方法第56-58页
    5.3 基于肌音信号的康复评价系统组成第58-59页
    5.4 踝关节肌音信号均方根RMS第59-60页
    5.5 基于肌音信号的踝关节康复评价第60-61页
    5.6 本章小结第61-62页
第6章 踝关节肌音信号无线采集第62-83页
    6.1 功能概述第62页
    6.2 信号采集硬件第62-69页
        6.2.1 微控制器选型第63-64页
        6.2.2 MMG调压电路第64-65页
        6.2.3 设备供电与电压转换第65-68页
        6.2.4 蓝牙透传模块第68-69页
    6.3 信号采集端固件编程第69-77页
        6.3.1 Cortex_M3处理器概述第70页
        6.3.2 Keil uVision4下工程建立第70-72页
        6.3.3 初始化设置第72-75页
        6.3.4 ADC信号采集第75页
        6.3.5 DMA转存第75-76页
        6.3.6 USART串口通信第76-77页
        6.3.7 定时器配置第77页
    6.4 主程序函数第77-78页
    6.5 蓝牙数据的接收第78-82页
        6.5.1 蓝牙设备配对第79-80页
        6.5.2 蓝牙数据的发送第80-81页
        6.5.3 蓝牙数据的接收第81-82页
    6.6 本章小结第82-83页
第7章 结论与展望第83-85页
    7.1 结论第83页
    7.2 展望第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-90页
攻读硕士学位期间研究成果第90-91页
附录第91-94页

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