| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| ·动作识别和人体行为感知技术 | 第15-18页 |
| ·动作识别和人体行为感知的研究内容和意义 | 第15-17页 |
| ·动作识别和人体行为感知信号获取方式 | 第17-18页 |
| ·动作和行为SEMG信号的产生与感知 | 第18-20页 |
| ·动作和行为肌电信号生理学基础 | 第19-20页 |
| ·肌电信号检测方法 | 第20页 |
| ·SEMG信号用于动作识别和行为感知的研究现状 | 第20-23页 |
| ·基于SEMG信号的假肢控制 | 第21页 |
| ·基于SEMG信号的人机交互 | 第21-23页 |
| ·动作和行为ACC信号识别技术 | 第23-24页 |
| ·存在的主要问题 | 第24-25页 |
| ·本课题的研究内容与意义 | 第25-26页 |
| ·论文的组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 基于SEMG信号的按键动作识别和虚拟键盘交互 | 第28-48页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·按键动作表面肌电信号识别方法 | 第29-38页 |
| ·手势动作定义 | 第30-31页 |
| ·表面肌电电极配置方案 | 第31-32页 |
| ·活动段检测 | 第32-34页 |
| ·特征提取 | 第34-37页 |
| ·基于线性判别分类器的手势动作分类识别 | 第37-38页 |
| ·按键动作识别实验与结果分析 | 第38-42页 |
| ·实验方案 | 第38-39页 |
| ·按键动作识别结果与分析 | 第39-42页 |
| ·实时虚拟键盘交互系统 | 第42-46页 |
| ·交互手势集优化方案和识别结果 | 第42-44页 |
| ·实时虚拟键盘交互系统组成 | 第44页 |
| ·实时虚拟键盘交互实验方案 | 第44-46页 |
| ·实时虚拟键盘交互实验结果和讨论 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 融合表面肌电和加速计信号的日常行为感知和跌倒检测 | 第48-73页 |
| ·引言 | 第48-51页 |
| ·融合肌电和加速度信息的日常行为感知和跌倒检测方法 | 第51-64页 |
| ·行为动作定义和电极配置方案 | 第52-54页 |
| ·基于熵理论的数据分割 | 第54-60页 |
| ·特征提取 | 第60-61页 |
| ·基于多级阈值决策的静态身体姿态识别 | 第61-62页 |
| ·基于前后身体姿态变化的动态转换动作识别 | 第62页 |
| ·基于双流HMMs的动态步态行为动作识别 | 第62-64页 |
| ·日常行为和跌倒动作识别实验和结果 | 第64-69页 |
| ·数据采集方案 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-73页 |
| 第4章 融合表面肌电和加速度信号词汇量可扩展的连续中国普乐手语识别 | 第73-98页 |
| ·引言 | 第73-75页 |
| ·中国普乐手语动作方案 | 第75-79页 |
| ·中国普乐手语基本原理 | 第75-77页 |
| ·融合肌电和加速度信号的中国普乐手语手势动作定义 | 第77-78页 |
| ·中国普乐手语手势动作数据采集 | 第78-79页 |
| ·普乐手语手势动作识别方法 | 第79-89页 |
| ·基于模糊熵理论的连续手语手势动作分割 | 第80-84页 |
| ·决策融合的要素分类器设计 | 第84-89页 |
| ·普乐手语手势动作识别实验与结果 | 第89-95页 |
| ·实验方案和数据采集 | 第89-91页 |
| ·识别结果与分析 | 第91-95页 |
| ·本章小结 | 第95-98页 |
| 第5章 总结与展望 | 第98-103页 |
| ·主要工作总结 | 第98-99页 |
| ·论文创新点 | 第99-100页 |
| ·研究展望 | 第100-103页 |
| 参考文献 | 第103-118页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
