| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 上肢康复训练系统的国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 上肢康复训练机器人的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 表面肌电分析在康复训练系统中的应用 | 第13-17页 |
| 1.2.3 虚拟现实技术在康复训练领域的研究进展 | 第17-19页 |
| 1.3 上肢康复训练系统研究存在的主要问题 | 第19页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 基于表面肌电信号的运动意图识别 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 单通道表面肌电特征提取方法研究 | 第21-24页 |
| 2.2.1 小波包频带局部能量 | 第22-23页 |
| 2.2.2 小波包频带局部熵 | 第23-24页 |
| 2.3 多通道表面肌电特征提取方法研究 | 第24-27页 |
| 2.3.1 张量分解 | 第24-25页 |
| 2.3.2 非负TUCKER分解 | 第25-27页 |
| 2.4 肌电特征提取及运动意图识别实测数据分析 | 第27-34页 |
| 2.4.1 实验与数据采集 | 第27页 |
| 2.4.2 基于小波包频带局部熵的运动意图识别 | 第27-31页 |
| 2.4.3 基于非负TUCKER分解的运动意图识别 | 第31-33页 |
| 2.4.4 特征提取方法对比研究 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于表面肌电信号的运动功能评价 | 第35-57页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 临床中风康复运动功能评价 | 第35-36页 |
| 3.3 基于表面肌电的肌张力估计 | 第36-43页 |
| 3.3.1 总拮抗值和净拮抗值 | 第37-38页 |
| 3.3.2 协同收缩率 | 第38页 |
| 3.3.3 反射肌电阈值 | 第38-39页 |
| 3.3.4 实验测试与数据分析 | 第39-43页 |
| 3.4 基于表面肌电的肌肉协同分析 | 第43-48页 |
| 3.4.1 肌肉激活模型 | 第43-44页 |
| 3.4.2 非负矩阵协同提取方法 | 第44-45页 |
| 3.4.3 实验测试与数据分析 | 第45-48页 |
| 3.5 基于表面肌电的肌肉异常耦合分析 | 第48-55页 |
| 3.5.1 肌间一致性分析 | 第49页 |
| 3.5.2 统计显著性分析 | 第49-50页 |
| 3.5.3 实验测试与数据分析 | 第50-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于肌电反馈的虚拟现实康复训练及评价系统 | 第57-67页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 虚拟康复技术 | 第57-58页 |
| 4.3 基于肌电反馈的虚拟现实康复训练及评价系统搭建 | 第58-66页 |
| 4.3.1 数据采集与信号处理模块 | 第59-60页 |
| 4.3.2 虚拟环境模块 | 第60-64页 |
| 4.3.3 肌肉运动功能状态评价模块 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 实验研究 | 第67-76页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 实验对象及设备 | 第67-68页 |
| 5.3 实验方案及流程 | 第68-70页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第70-75页 |
| 5.4.1 康复运动中肌电特征提取及运动意图识别 | 第70-71页 |
| 5.4.2 康复运动中肌肉运动功能评价 | 第71-74页 |
| 5.4.3 虚拟康复效果评估 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |