肌电-运动关系建模与运动模式识别研究
| 前言 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第11-12页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第12-13页 |
| ·信号处理系统 | 第12-13页 |
| ·模式识别系统 | 第13页 |
| ·本文研究问题的研究现状 | 第13-19页 |
| ·肌电信号采集和预处理的研究现状 | 第13-16页 |
| ·信号特征提取的研究现状 | 第16-17页 |
| ·手势识别的研究现状 | 第17-18页 |
| ·存在的问题 | 第18-19页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第19-21页 |
| ·研究目标 | 第19页 |
| ·主要任务 | 第19-20页 |
| ·结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 动作表面肌电信号的采集及预处理 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·动作表面肌电信号的产生机理及特点 | 第22-23页 |
| ·动作表面肌电信号的产生机理 | 第22页 |
| ·动作表面肌电信号的特点 | 第22-23页 |
| ·动作表面肌电信号的采集 | 第23-25页 |
| ·手势动作定义 | 第23页 |
| ·动作表面肌电信号的采集设备 | 第23-24页 |
| ·动作表面肌电信号的采集过程 | 第24-25页 |
| ·动作表面肌电信号的预处理 | 第25-33页 |
| ·动作表面肌电信号高频去噪及活动段检测 | 第26-28页 |
| ·经验模式分解（EMD） | 第28-30页 |
| ·独立成分分析（ICA） | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 动作表面肌电信号的建模研究 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于时域、频域及时频域的特征提取研究 | 第36-39页 |
| ·时域特征提取 | 第36-37页 |
| ·频域特征提取 | 第37-38页 |
| ·时频域特征提取 | 第38-39页 |
| ·基于肌电信号建模的特征提取研究 | 第39-45页 |
| ·AR 参数模型 | 第39-41页 |
| ·辅助变量盲辨识模型 | 第41-45页 |
| ·不同特征比较分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 动作表面肌电信号的手势识别研究 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·基于改进概率神经网络的手势识别 | 第48-53页 |
| ·概率神经网络简介 | 第48-49页 |
| ·PSO 优化概率神经网络 | 第49-50页 |
| ·改进概率神经网络的手势识别仿真实验 | 第50-53页 |
| ·基于改进 ART2 的手势动作识别 | 第53-56页 |
| ·ART2 网络概述 | 第53-55页 |
| ·ART2 的改进 | 第55-56页 |
| ·改进 ART2 网络的手势识别仿真实验 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 第5章 肌电运动系统的虚拟样机仿真研究 | 第59-67页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·肌电运动系统 | 第60-64页 |
| ·肌电信号识别系统 | 第60页 |
| ·仿生手运动系统 | 第60-64页 |
| ·仿真实验研究 | 第64-66页 |
| ·联合仿真系统的建立 | 第64页 |
| ·联合仿真实验 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 全文总结 | 第67-69页 |
| ·本文的研究工作总结 | 第67-68页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 作者简介及研究成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
