基于表面肌电信号的动作分类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·肌肉电信号的特性 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本论文主要内容及特点 | 第10-12页 |
| 第二章 肌电信号的生理学分析 | 第12-18页 |
| ·神经、肌肉的生物电现象 | 第12-14页 |
| ·神经-肌肉控制系统 | 第14-15页 |
| ·肌肉纤维的组织结构 | 第15-16页 |
| ·表面肌电信号的非平稳性 | 第16-18页 |
| 第三章 表面肌电信号采集系统 | 第18-34页 |
| ·干扰源分析 | 第18-20页 |
| ·信号拾取方式 | 第20-24页 |
| ·电极 | 第20页 |
| ·放大电路 | 第20-23页 |
| ·隔离电路 | 第23-24页 |
| ·数据采集设备的研制 | 第24-29页 |
| ·数据采集系统硬件主要模块描述 | 第24-25页 |
| ·嵌入式微处理器中的功能描述 | 第25-27页 |
| ·PC上位软件描述 | 第27-29页 |
| ·心电噪声的滤除 | 第29-34页 |
| ·工频干扰滤除 | 第30-32页 |
| ·心电干扰的滤除 | 第32-34页 |
| 第四章 特征提取 | 第34-48页 |
| ·肌电信号“规律性”的存在 | 第34-37页 |
| ·肌电信号的时域特征 | 第37-38页 |
| ·肌电信号的频域特征 | 第38-43页 |
| ·肌电信号的时频特征 | 第43-48页 |
| ·小波变换在肌电分析中的可行性 | 第43-45页 |
| ·Mallat算法 | 第45-48页 |
| 第五章 动作分类识别 | 第48-60页 |
| ·动作起始时刻的识别 | 第48-50页 |
| ·特征空间的PCA降维 | 第50-52页 |
| ·动作分类系统概述 | 第52-53页 |
| ·分类器设计 | 第53-56页 |
| ·分类结果及分析 | 第56-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·工作展望 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 在校期间研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
