肢体康复与体位控制策略的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-22页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 肢体康复理论和体位选择研究 | 第24-30页 |
| 2.1 康复医学 | 第24-25页 |
| 2.1.1 康复医学概念 | 第24页 |
| 2.1.2 康复治疗技术 | 第24-25页 |
| 2.2 运动康复理论 | 第25-27页 |
| 2.2.1 脑功能重塑理论 | 第25-26页 |
| 2.2.2 神经生理学疗法 | 第26页 |
| 2.2.3 运动再学习理论 | 第26-27页 |
| 2.3 体位选择 | 第27-30页 |
| 2.3.1 康复训练体位分析 | 第27-28页 |
| 2.3.2 下肢运动信息采集 | 第28-30页 |
| 第3章 下肢运动学和动力学分析 | 第30-42页 |
| 3.1 人体解剖模型 | 第30-31页 |
| 3.2 下肢运动学分析 | 第31-37页 |
| 3.2.1 正运动学分析 | 第32-36页 |
| 3.2.2 逆运动学分析 | 第36-37页 |
| 3.3 下肢动力学分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 拉格朗日动力学分析法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 拉格朗日动力学方程的建立 | 第40-42页 |
| 第4章 控制算法研究 | 第42-57页 |
| 4.1 神经网络 | 第42-46页 |
| 4.1.1 生物神经网络 | 第42-43页 |
| 4.1.2 人工神经网络 | 第43-46页 |
| 4.2 RBF神经网络 | 第46-49页 |
| 4.2.1 RBF神经网络概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 RBF神经网络的工作原理 | 第47-49页 |
| 4.3 下肢康复机器人RBF神经网络控制 | 第49-57页 |
| 4.3.1 下肢康复机器人RBF神经网络控制分析 | 第49-53页 |
| 4.3.2 下肢康复机器人RBF神经网络控制仿真 | 第53-57页 |
| 第5章 总结 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
