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基于脑电信号特征分析的康复机器人系统研究与设计

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

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