基于肌音信号的静动态肌肉收缩疲劳特征研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第9-21页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.2 课题的目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 肌音信号的特点 | 第11-13页 |
| 1.4 肌肉及其收缩方式概述 | 第13-14页 |
| 1.4.1 静态收缩 | 第13-14页 |
| 1.4.2 动态收缩 | 第14页 |
| 1.5 肌肉疲劳相关研究现状 | 第14-19页 |
| 1.6 本课题内容简介 | 第19-21页 |
| 第2章 肌音信号采集系统的构建 | 第21-25页 |
| 2.1 信号采集设备 | 第21-22页 |
| 2.2 肌音信号采集传感器的选取 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 肌音信号预处理方法研究 | 第25-36页 |
| 3.1 生物医学信号降噪方法介绍 | 第25-26页 |
| 3.2 肌音信号去工频噪声以及带通滤波的实现 | 第26-28页 |
| 3.3 基于肌音信号的小波阈值去噪方法研究 | 第28-34页 |
| 3.3.1 小波阈值去噪试验 | 第28-33页 |
| 3.3.2 小波阈值去噪结果分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 肌肉疲劳试验设计 | 第36-41页 |
| 4.1 常见肌肉疲劳试验简介 | 第36-37页 |
| 4.2 本课题肌肉疲劳试验设计 | 第37-40页 |
| 4.2.1 试验对象 | 第39页 |
| 4.2.2 试验方式 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 肌音信号的频域特征分析研究 | 第41-69页 |
| 5.1 数据获取 | 第41页 |
| 5.2 数据分段方法的研究与实现 | 第41-47页 |
| 5.3 离散小波分解重构 | 第47-62页 |
| 5.4 小波包分解重构获取特定频带能量 | 第62-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 肌肉疲劳常见的时-频域分析 | 第69-81页 |
| 6.1 常见的信号时频分析方法简介 | 第69-71页 |
| 6.2 短时傅里叶变换在本研究中的应用 | 第71-76页 |
| 6.3 研究结果 | 第76-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第7章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 7.1 总结 | 第81页 |
| 7.2 展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第88页 |
