面向运动康复的面部肌电信号情绪识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-15页 |
| 1.3 主要研究内容和论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 虚拟训练场景设计 | 第17-33页 |
| 2.1 虚拟现实技术的概念 | 第17-18页 |
| 2.2 CHAI3D开发类库 | 第18-22页 |
| 2.2.1 触觉交互模块 | 第18-19页 |
| 2.2.2 创建虚拟世界模块 | 第19-20页 |
| 2.2.3 物体创建模块 | 第20-22页 |
| 2.3 构建虚拟场景 | 第22-29页 |
| 2.3.1 虚拟场景局限性 | 第22-23页 |
| 2.3.2 虚拟场景设计思想 | 第23-26页 |
| 2.3.3 虚拟场景的实现 | 第26-29页 |
| 2.4 实验平台 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 面部肌电信号采集及特征提取 | 第33-48页 |
| 3.1 肌电信号基本知识 | 第33-34页 |
| 3.2 面部肌电信号采集 | 第34-36页 |
| 3.2.1 实验者选择 | 第34页 |
| 3.2.2 实验流程 | 第34-36页 |
| 3.3 面部肌电信号特征提取与分析 | 第36-39页 |
| 3.3.1 时域分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 频域分析 | 第37-38页 |
| 3.3.3 数据分析方法 | 第38-39页 |
| 3.4 实验提取结果 | 第39-47页 |
| 3.4.1 肌电信号采集 | 第39-42页 |
| 3.4.2 数据归一化处理 | 第42-43页 |
| 3.4.3 差异性分析与相关性分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于BP网络的情绪识别方法 | 第48-52页 |
| 4.1 BP网络介绍 | 第48页 |
| 4.2 BP网络设计 | 第48-49页 |
| 4.3 实验对比 | 第49-51页 |
| 4.3.1 传统BP网络 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于LM算法的BP网络 | 第50-51页 |
| 4.4 实验对比分析 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 存在问题与建议 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第57-58页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
