| 前言 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第11-12页 |
| ·相关问题的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·智能仿生手总体结构 | 第12-14页 |
| ·本文研究问题的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15-17页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第17-21页 |
| ·研究目标及主要问题 | 第17-18页 |
| ·科研项目资助情况 | 第18页 |
| ·信号采集实验条件 | 第18页 |
| ·章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 表面肌电信号活动段检测 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·活动段检测方法 | 第22-24页 |
| ·模式识别方法 | 第23-24页 |
| ·图像处理方法 | 第24页 |
| ·改进 Sobel 检测 | 第24-26页 |
| ·经典 Sobel 算子 | 第24-25页 |
| ·改进 Sobel 检测 | 第25-26页 |
| ·不同算法比较分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 表面肌电信号降噪 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·基线漂移 | 第30页 |
| ·工频干扰 | 第30-31页 |
| ·背景噪声 | 第31-36页 |
| ·奇异值分解降噪 | 第31-33页 |
| ·权值优化 Kohonen 网络 | 第33-35页 |
| ·基于神经网络的奇异值分解降噪 | 第35-36页 |
| ·奇异值分解比较分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 姿态模式识别 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·表面肌电信号采集 | 第40-41页 |
| ·表面肌电信号产生机理 | 第40-41页 |
| ·前臂功能性位置选择 | 第41页 |
| ·表面肌电信号预处理算法验证 | 第41-44页 |
| ·姿态模式选取 | 第41-42页 |
| ·表面肌电信号活动段检测 | 第42-43页 |
| ·表面肌电信号降噪 | 第43-44页 |
| ·特征提取及选择 | 第44-49页 |
| ·统计特征提取 | 第44页 |
| ·基于信号非平稳特性特征提取 | 第44-46页 |
| ·基于参数模型的特征提取 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·姿态模式识别比较 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 预抓取模式识别及虚拟实现 | 第53-65页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·预抓取模式定义 | 第54页 |
| ·基于改进 Kohonen 网络的预抓取模式识别 | 第54-57页 |
| ·权值优化有监督 Kohonen 网络 | 第55-56页 |
| ·模式识别仿真实验 | 第56-57页 |
| ·基于在线半监督 Kohonen 网络的预抓取模式识别 | 第57-61页 |
| ·在线半监督 Kohonen 网络 | 第58-60页 |
| ·模式识别仿真实验 | 第60-61页 |
| ·虚拟实现 | 第61-64页 |
| ·仿生手控制器设计 | 第62-63页 |
| ·智能仿生手虚拟在线 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 全文总结 | 第65-69页 |
| ·本文的研究工作总结 | 第65-66页 |
| ·背景概述 | 第65页 |
| ·工作总结 | 第65-66页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 作者简介及研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |