| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-16页 |
| ·表面EMG的生理学基础 | 第10-12页 |
| ·表面EMG的数学抽象模型 | 第12页 |
| ·肌电信号的采集 | 第12-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·表面EMG特征提取 | 第16-17页 |
| ·表面EMG动作模式识别 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文章节安排 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 2 表面EMG的采集系统设计 | 第21-27页 |
| ·系统总体设计 | 第21页 |
| ·表面EMG的采集 | 第21-22页 |
| ·表面EMG预处理电路 | 第22-25页 |
| ·放大电路 | 第23页 |
| ·带通滤波电路 | 第23-25页 |
| ·Labview上位机设计 | 第25-26页 |
| ·软件中滤波设计 | 第25页 |
| ·labview显示面板设计 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 表面EMG特征提取方法研究 | 第27-52页 |
| ·时域分析法 | 第27-28页 |
| ·频域分析法 | 第28-29页 |
| ·时-频域分析法 | 第29-32页 |
| ·小波变换 | 第29-31页 |
| ·多分辨率分析 | 第31-32页 |
| ·基于小波包的表面EMG特征提取方法 | 第32-37页 |
| ·小波包变换的理论 | 第32-34页 |
| ·小波包的分解（Wavelet packet decomposition,WPD） | 第34-35页 |
| ·小波系数能量重构法 | 第35-36页 |
| ·小波系数基向量重构法 | 第36-37页 |
| ·表面EMG数据采集与特征数据 | 第37-51页 |
| ·表面EMG的采集 | 第37-40页 |
| ·表面EMG特征数据 | 第40-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 4 表面EMG动作模式识别 | 第52-68页 |
| ·基于NARX的表面EMG动作模式识别 | 第52-63页 |
| ·NARX神经网络 | 第52-54页 |
| ·NARX神经网络的学习算法 | 第54-56页 |
| ·基于小波系数的能量重构法模式识别 | 第56-59页 |
| ·基于系数基向量重构法动作识别 | 第59-63页 |
| ·基于SVM的动作模式识别 | 第63-67页 |
| ·SVM理论 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-67页 |
| ·本章总结 | 第67-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·研究总结 | 第68-69页 |
| ·研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |