基于信息融合的表面肌电信号模式分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·选题意义 | 第12-13页 |
| ·表面肌电信号特征提取与识别的研究现状 | 第13-19页 |
| ·肌电信号特征提取方法 | 第13-18页 |
| ·肌电信号模式分类方法 | 第18-19页 |
| ·信息融合应用于模式识别 | 第19-20页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 肌电信号的产生机理及其数学模型 | 第22-30页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·肌肉运动中的电生理过程及表面肌电的产生 | 第22-24页 |
| ·肌电信号产生的数学模型 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 肌电信号采集与特征参数的提取 | 第30-42页 |
| ·肌电信号的采集 | 第30-32页 |
| ·肌电信号的时域统计特征 | 第32-34页 |
| ·肌电信号的AR参数模型分析方法 | 第34-37页 |
| ·肌电信号的AR模型 | 第34-36页 |
| ·模型阶数的选取 | 第36页 |
| ·实验与分析 | 第36-37页 |
| ·基于小波变换和奇异值分解的特征提取 | 第37-41页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·小波变换原理 | 第38-39页 |
| ·基于小波变换与奇异值分解的特征提取 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 信息融合基本理论 | 第42-58页 |
| ·信息融合技术 | 第42-46页 |
| ·信息融合的原理 | 第42-43页 |
| ·信息融合的层次结构 | 第43-45页 |
| ·信息融合的算法 | 第45-46页 |
| ·Dempster-Shafer证据理论 | 第46-52页 |
| ·D-S证据理论的基本概念 | 第46-48页 |
| ·Dempster组合规则 | 第48-50页 |
| ·冲突证据的合成方法 | 第50-51页 |
| ·基于D-S证据理论的肌电信号动作模式识别 | 第51-52页 |
| ·模糊积分 | 第52-56页 |
| ·模糊测度 | 第52-54页 |
| ·模糊积分 | 第54-55页 |
| ·基于模糊积分的肌电信号动作模式识别 | 第55-56页 |
| ·D-S证据理论与模糊积分的性能比较 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于神经网络与信息融合的肌电模式识别 | 第58-74页 |
| ·神经网络 | 第58-60页 |
| ·基于BP网络与D-S证据理论的决策级融合 | 第60-66页 |
| ·多证据源的构造 | 第61-64页 |
| ·D-S证据理论决策级融合效果分析 | 第64-66页 |
| ·基于BP网络与模糊积分的决策级融合 | 第66-72页 |
| ·可测函数的确定 | 第66-67页 |
| ·模糊密度的计算 | 第67-68页 |
| ·采用不同意义的模糊密度识别结果的比较 | 第68-70页 |
| ·模糊积分决策级融合效果分析 | 第70-72页 |
| ·D-S证据理论与模糊积分的融合效果比较 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·本文所作的工作总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在学期间发表的论文 | 第81页 |
