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基于肌肉活动段检测表面肌电信号灵敏性研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
        1.2.1 肌肉疲劳分析第13页
        1.2.2 表面肌电信号的国内外研究现状第13-14页
    1.3 目的及意义第14页
    1.4 本文主要工作第14-15页
    1.5 本文文章章节安排第15-17页
第2章 实验数据采集与分析原理第17-24页
    2.1 实验过程及注意事项第17-18页
        2.1.1 实验过程第17-18页
        2.1.2 实验注意事项第18页
    2.2 数据分段原理第18-22页
        2.2.1 基于单参数值结合双阈值检测肌肉收缩区第18-19页
        2.2.2 基于双参数值结合双阈值检测肌肉收缩区第19-21页
        2.2.3 基于积分肌电值结合自适应阈值检测肌肉收缩区研究第21-22页
    2.3 数据处理方法第22-23页
        2.3.1 预处理第22页
        2.3.2 归一化操作第22页
        2.3.3 灵敏度波动比第22-23页
        2.3.4 统计学分析第23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 按时间轴分割的表面肌电信号动态收缩分析第24-28页
    3.1 肌肉疲劳分析方法第24-25页
        3.1.1 时域特征参数指标提取第24页
        3.1.2 特征参数指标提取第24-25页
    3.2 实验结果分析第25-26页
        3.2.1 时域特征值分析结果第25-26页
        3.2.2 频域特征值分析结果第26页
    3.3 时域和频域特征值统计第26-27页
    3.4 本章小结第27-28页
第4章 按收缩区分割的表面肌电信号动态收缩分析第28-36页
    4.1 引言第28页
    4.2 肌肉疲劳分析方法第28-29页
        4.2.1 提出问题及解决问题第28-29页
        4.2.2 理论依据第29页
    4.3 实验结果分析第29-35页
        4.3.1 单参数结合单阈值检测肌肉灵敏性第29-31页
        4.3.2 单参数结合双阈值检测肌肉灵敏性第31-33页
        4.3.3 双参数结合双阈值检测肌肉灵敏性第33-35页
    4.4 本章小结第35-36页
第5章 动态收缩分析方法对比第36-39页
    5.1 按时间轴划分法与按时间轴划分法分析结果第36-37页
    5.2 按收缩区划分法分析结果第37-38页
    5.3 本章小结第38-39页
第6章 基于积分肌电值结合自适应阈值检测肌肉收缩区研究第39-45页
    6.1 引言第39-40页
    6.2 时域特征参数第40-41页
        6.2.1 基于能量值结合双阈值端点检测第40页
        6.2.2 基于过零率值结合双阈值端点检测第40页
        6.2.3 基于分维数值结合双阈值端点检测第40-41页
    6.3 频域特征参数第41-42页
        6.3.1 基于自带谱熵值结合双阈值端点检测第41页
        6.3.2 基于倒谱值结合双阈值端点检测第41页
        6.3.3 基于频谱值结合双阈值端点检测第41-42页
    6.4 参数选取与阈值设定的改进第42-43页
        6.4.1 改进参数值(积分肌电值)第42页
        6.4.2 改进阈值(自适应阈值)第42-43页
    6.5 本章讨论第43页
    6.6 本章小结第43-45页
第7章 康复指标评估系统第45-49页
    7.1 引言第45页
    7.2 GUI界面设计第45-48页
        7.2.1 时域分析模块第45-46页
        7.2.2 频域分析模块第46-47页
        7.2.3 参数模型分析模块第47-48页
    7.3 本章小结第48-49页
第8章 总结与展望第49-51页
    8.1 研究总结第49-50页
    8.2 研究展望第50-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间取得的科研成果第56页

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