| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 假肢的研究概况和发展趋势 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外发展概况 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内发展概况 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 人体下肢运动状态分析与数据采集 | 第14-24页 |
| 2.1 人体下肢运动状态分析 | 第14-16页 |
| 2.2 人体下肢运动参数采集 | 第16-23页 |
| 2.2.1 髋关节角度信息的获取 | 第18-19页 |
| 2.2.2 大腿加速度信息的获取 | 第19-21页 |
| 2.2.3 足底压力信息的获取 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 人体下肢运动数据分析与处理 | 第24-42页 |
| 3.1 小波变换 | 第25-29页 |
| 3.1.1 连续小波 | 第25-26页 |
| 3.1.2 离散小波 | 第26页 |
| 3.1.3 小波变换在信号消噪处理中的应用 | 第26-29页 |
| 3.2 下肢运动数据的处理 | 第29-33页 |
| 3.2.1 髋关节角度信号的处理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 大腿加速度信号的处理 | 第31-33页 |
| 3.2.3 足底压力信号的分析 | 第33页 |
| 3.3 下肢运动数据特征值提取 | 第33-40页 |
| 3.3.1 特征提取的方法 | 第34-36页 |
| 3.3.2 实验数据的特征提取 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 人体下肢运动状态识别及预测 | 第42-62页 |
| 4.1 极限学习机 | 第42-45页 |
| 4.1.1 极限学习机原理 | 第43-45页 |
| 4.2 改进的 Elman 算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 Elman 神经网络原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 OIF Elman 神经网络原理 | 第46-49页 |
| 4.3 快速正交搜索方法 | 第49-54页 |
| 4.3.1 快速正交搜索方法的原理 | 第49-52页 |
| 4.3.2 快速正交搜索方法的程序步骤 | 第52-54页 |
| 4.4 识别结果分析对比 | 第54-56页 |
| 4.4.1 极限学习机的辨识结果 | 第54-55页 |
| 4.4.2 OIF Elman 神经网络的辨识结果 | 第55页 |
| 4.4.3 快速正交搜索方法的辨识结果 | 第55-56页 |
| 4.5 人体下肢运动的预测 | 第56-60页 |
| 4.5.1 髋关节角度的预测及结果比对 | 第56-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文完成的主要工作 | 第62-63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第70页 |