摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第一章 绪论 | 第10-19页 |
1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-16页 |
1.3 本文的主要贡献与创新 | 第16-17页 |
1.4 本论文的结构安排 | 第17-19页 |
第二章 基于脑电信号的康复机器人硬件系统设计 | 第19-29页 |
2.1 康复运动外骨骼硬件设计 | 第19-22页 |
2.2 脑电信号提取模块硬件设计 | 第22-26页 |
2.2.1 TGAM脑电信号提取模块硬件设计 | 第22-24页 |
2.2.2 ADS1299脑电信号提取模块硬件设计 | 第24-26页 |
2.3 语音控制模块硬件设计 | 第26-28页 |
2.4 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 模式识别算法研究与仿真 | 第29-63页 |
3.1 模式识别算法意义及实现 | 第29-30页 |
3.2 信号预处理 | 第30-36页 |
3.2.1 滤波器与陷波器 | 第31-32页 |
3.2.2 小波去噪 | 第32-36页 |
3.3 特征提取算法 | 第36-39页 |
3.3.1 空域共空间模式算法 | 第36-38页 |
3.3.2 自适应共空间模式算法 | 第38-39页 |
3.4 特征分类算法 | 第39-48页 |
3.4.1 LDA分类算法 | 第39-40页 |
3.4.2 自适应LDA分类算法 | 第40-41页 |
3.4.3 人工神经网络(ANN)分类算法 | 第41-48页 |
3.5 模式识别算法仿真分析 | 第48-59页 |
3.6 基于脑电控制的康复机器人平台实验 | 第59-62页 |
3.7 本章小结 | 第62-63页 |
第四章 控制算法设计与仿真 | 第63-73页 |
4.1 康复机器人数学建模 | 第63-66页 |
4.2 控制算法设计 | 第66-67页 |
4.3 控制算法仿真分析 | 第67-72页 |
4.3.1 阶跃轨迹跟随仿真 | 第67-69页 |
4.3.2 正弦轨迹跟随仿真 | 第69-72页 |
4.4 本章小结 | 第72-73页 |
第五章 软件系统设计 | 第73-83页 |
5.1 PC端软件设计 | 第73-81页 |
5.1.1 数据接收如波形显示界面设计 | 第74-75页 |
5.1.2 三维人体建模界面设计 | 第75-76页 |
5.1.3 用户交互功能及数据库设计 | 第76-77页 |
5.1.4 网络发布及程序封装功能设计 | 第77-78页 |
5.1.5 数据远程opc通信及数据组网zigbee通信设计 | 第78-81页 |
5.2 移动端软件设计 | 第81-82页 |
5.3 本章小结 | 第82-83页 |
第六章 全文总结与展望 | 第83-85页 |
6.1 全文总结 | 第83页 |
6.2 后续工作展望 | 第83-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
参考文献 | 第86-91页 |
攻读硕士学位期间取得的成果 | 第91-92页 |