| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·肌电信号产生的生理学基础 | 第10-13页 |
| ·单纤维动作电位 | 第10页 |
| ·运动单位动作电位 | 第10-11页 |
| ·运动单位动作电位系列 | 第11页 |
| ·肌电信号的检测 | 第11-13页 |
| ·肌电信号分解的研究现状 | 第13-16页 |
| ·插入式肌电信号分解的研究现状 | 第13-15页 |
| ·表面肌电信号分解的研究现状 | 第15-16页 |
| ·表面肌电信号分解的意义 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 表面肌电信号的采集和预处理 | 第20-32页 |
| ·表面肌电信号的采集 | 第20-21页 |
| ·表面肌电信号降噪处理 | 第21-27页 |
| ·频谱插值法去除工频干扰 | 第22-23页 |
| ·形态学运算去除基线漂移 | 第23-24页 |
| ·经验模态分解去除白噪声 | 第24-27页 |
| ·小波变换去除白噪声 | 第27页 |
| ·信号预处理实验结果与分析 | 第27-30页 |
| ·仿真信号预处理结果与分析 | 第27-30页 |
| ·真实信号预处理结果与分析 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于神经网络和支持向量机的sEMG 信号分解方法 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·活动段检测和特征提取 | 第33-34页 |
| ·基于SOFM 和LVQ 混合网络的MUAP 聚类分析 | 第34-37页 |
| ·训练神经网络 | 第35-36页 |
| ·提取MUAP 模板 | 第36-37页 |
| ·合并MUAP 模板 | 第37页 |
| ·基于SVM 的MUAP 分类 | 第37-44页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第37-40页 |
| ·序列最小最优化训练算法 | 第40-43页 |
| ·监督分类MUAP | 第43-44页 |
| ·叠加波形的分解 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 表面肌电信号的分解结果及分析 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·仿真信号的分解结果与分析 | 第46-51页 |
| ·真实信号的分解结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 sEMG 信号分解系统 | 第56-60页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·系统的基本功能模块 | 第56-58页 |
| ·系统的交互分解过程 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |