摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-20页 |
1.1 课题背景与研究意义 | 第11-12页 |
1.2 肌电控制接口研究现状 | 第12-17页 |
1.2.1 离散动作模式分类 | 第12-14页 |
1.2.2 关节连续运动估计 | 第14-17页 |
1.3 表面肌电信号的特征提取方法 | 第17-18页 |
1.4 存在的问题分析及本课题研究内容 | 第18-20页 |
第2章 肌肉协同理论 | 第20-28页 |
2.1 肌肉协同概念 | 第20-22页 |
2.2 肌肉协同研究概述 | 第22-23页 |
2.3 肌肉协同理论的量化 | 第23-27页 |
2.3.1 PCA算法 | 第25页 |
2.3.2 NMF算法 | 第25-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 基于表面肌电的肌肉协同的提取 | 第28-42页 |
3.1 表面肌电信号产生机理 | 第28-29页 |
3.2 同步信号采集平台 | 第29-32页 |
3.2.1 肌电采集系统 | 第29-30页 |
3.2.2 三维运动捕捉系统 | 第30-32页 |
3.3 实验设计 | 第32-35页 |
3.3.1 表面肌电信号采集 | 第33-34页 |
3.3.2 关节角度信号的采集 | 第34-35页 |
3.4 肌电信号预处理 | 第35-39页 |
3.4.1 肌电信号的分割和检测 | 第36-38页 |
3.4.2 肌电信号特征提取 | 第38-39页 |
3.5 协同与激活系数的提取 | 第39-41页 |
3.5.1 协同元的提取 | 第39-40页 |
3.5.2 激活系数的提取 | 第40-41页 |
3.6 本章小结 | 第41-42页 |
第4章 基于肌肉协同激活模型的上肢关节运动连续估计 | 第42-51页 |
4.1 基于BP神经网络的回归算法 | 第42-44页 |
4.1.1 BP网络结构 | 第42-43页 |
4.1.2 BP回归算法 | 第43-44页 |
4.2 基于支持向量机的回归算法 | 第44-46页 |
4.2.1 支持向量回归算法 | 第44-45页 |
4.2.2 SVR的参数选优 | 第45-46页 |
4.3 估计模型的建立与结果分析 | 第46-50页 |
4.3.1 基于肌肉协同激活模型的运动估计 | 第46-47页 |
4.3.2 实验结果与分析 | 第47-50页 |
4.4 本章小结 | 第50-51页 |
第5章 模型估计性能分析与控制仿真实验 | 第51-63页 |
5.1 实验设计 | 第51-52页 |
5.2 基于肌肉协同激活模型的估计结果分析 | 第52-60页 |
5.2.1 评价指标 | 第52-53页 |
5.2.2 实验结果和讨论 | 第53-60页 |
5.3 在线控制仿真实验 | 第60-62页 |
5.3.1 控制仿真实验设计 | 第60-61页 |
5.3.2 在线仿真结果分析 | 第61-62页 |
5.4 本章小结 | 第62-63页 |
第6章 总结及展望 | 第63-65页 |
6.1 研究总结 | 第63-64页 |
6.2 研究展望 | 第64-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
附录 | 第70页 |