| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 肌电信号的采集与处理 | 第15-23页 |
| 2.1 肌电信号的产生 | 第15页 |
| 2.2 肌电信号的特点 | 第15-16页 |
| 2.3 肌电信号特征参数的选择 | 第16-17页 |
| 2.4 肌电信号的采集与处理 | 第17-22页 |
| 2.4.1 肌肉的选择 | 第18-19页 |
| 2.4.2 表面电极的位置选择 | 第19-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于表面肌电信号模式识别的算法研究 | 第23-34页 |
| 3.1 神经网络的基本结构 | 第23-25页 |
| 3.2 基于BP神经网络与LVQ神经网络的模式识别 | 第25-30页 |
| 3.2.1 基于BP神经网络的模式识别 | 第25-28页 |
| 3.2.2 基于LVQ神经网络的模式识别 | 第28-30页 |
| 3.3 基于BP神经网络与LVQ神经网络混合模型的模式识别 | 第30-33页 |
| 3.3.1 混合模型的构建 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于BP-LVQ神经网络的模式识别 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于肌电信号模式识别的假肢控制 | 第34-47页 |
| 4.1 假肢的离线控制 | 第34-37页 |
| 4.1.1 PC上位机软件设置 | 第35-36页 |
| 4.1.2 80C52单片机下位机软件配置 | 第36-37页 |
| 4.2 基于STM32嵌入式系统的假肢实时控制 | 第37-46页 |
| 4.2.1 STM32嵌入式系统架构 | 第38-40页 |
| 4.2.2 硬件连接 | 第40-42页 |
| 4.2.3 软件配置 | 第42-43页 |
| 4.2.4 基于肌电信号模式识别的假肢实时控制 | 第43-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于STM32的假肢无线控制 | 第47-55页 |
| 5.1 控制指令的编码和解码 | 第47-50页 |
| 5.2 控制指令的无线发送与接收 | 第50-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 英文缩写词表 | 第61-62页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文及参加的项目 | 第62-63页 |
| A：在国内外刊物上发表的论文 | 第62页 |
| B：在国际学术会议上发表的论文 | 第62页 |
| C：参加的项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |