应用于下肢康复机器人的SEMG的控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本课题研究内容 | 第9-10页 |
| 2 表面肌电信号 | 第10-16页 |
| ·下肢康复机器人及其控制信号 | 第10页 |
| ·肌电信号产生机理 | 第10-11页 |
| ·表面肌电信号特性 | 第11-13页 |
| ·信号的检测 | 第13-16页 |
| 3 表面肌电信号采集处理系统 | 第16-32页 |
| ·采集系统总体结构 | 第16-17页 |
| ·电极 | 第17-18页 |
| ·信号调理电路 | 第18-31页 |
| ·SEMG干扰源分析 | 第18-19页 |
| ·前端放大电路 | 第19-23页 |
| ·带通滤波电路 | 第23-26页 |
| ·工频陷波电路 | 第26-30页 |
| ·系统抗干扰设计 | 第30-31页 |
| ·系统软件 | 第31-32页 |
| 4 SEMG特征提取与模式识别 | 第32-45页 |
| ·SEMG的特征提取方法 | 第32-38页 |
| ·时域分析方法 | 第32-34页 |
| ·频域分析方法 | 第34-35页 |
| ·时频分析方法 | 第35-38页 |
| ·SEMG动作模式识别 | 第38-44页 |
| ·模式识别方法 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络 | 第39-40页 |
| ·BP神经网络模型建立 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实验与结论 | 第45-57页 |
| ·人体下肢骨骼肌结构及通道选择 | 第45-46页 |
| ·电极的安置 | 第46-47页 |
| ·实验设计与准备 | 第47-48页 |
| ·实验前准备 | 第47页 |
| ·实验设计 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-54页 |
| ·BP神经网络模式分类 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-62页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
