| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 肌电信号的研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 肌内肌电信号的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 表面肌电信号的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究目的及内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第15-16页 |
| 2 表面肌电信号运动单元动作电位检测 | 第16-28页 |
| 2.1 肌电信号的形成机制及检测方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 单纤维动作电位 | 第16-17页 |
| 2.1.2 运动单元动作电位 | 第17-18页 |
| 2.1.3 运动单元动作电位序列 | 第18页 |
| 2.1.4 肌电信号检测 | 第18-19页 |
| 2.2 MUAP 的特征与检测分析 | 第19-20页 |
| 2.3 基于 sEMG 信号的 MUAP 提取与分析 | 第20-26页 |
| 2.3.1 sEMG 信号分解算法 | 第20-25页 |
| 2.3.2 分解算法有效性评价 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小节 | 第26-28页 |
| 3 基于经验模板的 sEMG 渐进分解算法设计 | 第28-46页 |
| 3.1 表面肌电信号预处理 | 第29-37页 |
| 3.1.1 带通数字滤波 | 第29-30页 |
| 3.1.2 FastICA 去工频干扰 | 第30-34页 |
| 3.1.3 小波包去噪 | 第34-37页 |
| 3.2 基于经验模板的 sEMG 渐进分解算法设计 | 第37-40页 |
| 3.2.1 模板建立 | 第37-38页 |
| 3.2.2 渐进分解 | 第38-40页 |
| 3.3 算法的仿真信号测试 | 第40-43页 |
| 3.3.1 仿真 sEMG 信号构建 | 第40-41页 |
| 3.3.2 仿真信号分解结果 | 第41-43页 |
| 3.4 实测表面肌电信号分解 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 手指活动模式对 MUAP 发放的影响 | 第46-56页 |
| 4.1 实验数据采集 | 第47-49页 |
| 4.2 基于 sEMG 分解的 MUAP 序列提取 | 第49-50页 |
| 4.3 手指活动模式对 MUAP 发放数目的影响 | 第50-55页 |
| 4.3.1 MUAP 发放总数随力量水平的变化趋势 | 第50-52页 |
| 4.3.2 不同手指活动模式下不同大小 MUAP 发放比重变化 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第65页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第65页 |
