| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 肌电信号简介 | 第11-14页 |
| 1.2.1 肌电信号产生机理 | 第11-12页 |
| 1.2.2 肌电信号的采集方式 | 第12-13页 |
| 1.2.3 表面肌电信号特点 | 第13-14页 |
| 1.3 中风康复功能评价的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 康复功能评价意义 | 第14-15页 |
| 1.3.2 中风康复中表面肌电信号分析方法研究现状 | 第15页 |
| 1.3.3 中风康复评价中肌间协同-耦合机制研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 表面肌电信号的预处理 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 传统肌电信号的预处理方法 | 第18-25页 |
| 2.2.1 去除基线漂移方法 | 第19-23页 |
| 2.2.2 带通滤波与陷波滤波方法 | 第23-25页 |
| 2.3 自适应ICA方法用于去除工频干扰 | 第25-29页 |
| 2.3.1 ICA方法原理及应用 | 第26-28页 |
| 2.3.2 自适应ICA方法 | 第28-29页 |
| 2.4 实验分析及对比 | 第29-32页 |
| 2.4.1 自适应ICA方法去除肌电工频干扰 | 第29-31页 |
| 2.4.2 陷波方法与自适应ICA方法对比研究 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于表面肌电信号的肌间协同分析 | 第34-46页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 肌间协同关系阐述 | 第34-35页 |
| 3.3 基于非负矩阵分解的肌间协同分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 非负矩阵分解算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 肌肉激活模型 | 第36-37页 |
| 3.3.3 仿真数据分析 | 第37-38页 |
| 3.4 实验数据采集与处理 | 第38-40页 |
| 3.4.1 实验数据采集 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实验数据预处理 | 第39-40页 |
| 3.5 肌间协同模块分析 | 第40-45页 |
| 3.5.1 不同动作下的平均肌肉协同矩阵分析 | 第40-42页 |
| 3.5.2 共享协同模块与特殊协同模块 | 第42-44页 |
| 3.5.3 上肢动作模式影响因素分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于表面肌电信号的肌间协同-耦合关系研究 | 第46-52页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 肌间协同-耦合分析方法 | 第46-47页 |
| 4.2.1 非负矩阵分解-一致性分析方法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 显著性面积分析方法 | 第47页 |
| 4.3 数据结果分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 腕伸(WE)动作下肌肉协同-耦合分析 | 第47-49页 |
| 4.3.2 腕屈(WF)动作下肌肉协同-耦合分析 | 第49-50页 |
| 4.3.3 腕屈与腕伸动作对比分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 中风患者肌电分析与康复功能评价 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 中风患者肌间协同-耦合分析 | 第52-58页 |
| 5.2.1 肌间协同分析及结果 | 第53-55页 |
| 5.2.2 肌间耦合分析及结果 | 第55-56页 |
| 5.2.3 中风患者与健康人对比分析 | 第56-58页 |
| 5.3 中风患者康复功能评价 | 第58-61页 |
| 5.3.1 传统评价量表方法 | 第58-59页 |
| 5.3.2 评价方案设定 | 第59-60页 |
| 5.3.3 评价结果及分析 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |