表面肌电模式识别的新控制策略研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 肌电信号的生理学基础 | 第12-14页 |
| 1.1.1 神经肌肉控制系统 | 第12-13页 |
| 1.1.2 动作电位与肌电信号的形成 | 第13-14页 |
| 1.1.3 肌电信号的测量 | 第14页 |
| 1.2 肌电控制 | 第14-17页 |
| 1.2.1 肌电控制策略研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 肌电控制策略的研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 变化收缩力对肌电模式识别影响研究 | 第20-36页 |
| 2.1 肌电信号采集及预处理 | 第20-22页 |
| 2.1.1 采集设备 | 第20-21页 |
| 2.1.2 实验方案 | 第21-22页 |
| 2.1.3 活动段分割 | 第22页 |
| 2.2 肌电信号地形图 | 第22-23页 |
| 2.3 特征提取 | 第23-25页 |
| 2.3.1 肌电信号的时域特征 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于H穹顶变换的高密度肌电空间特征 | 第24-25页 |
| 2.4 分类器设计 | 第25-27页 |
| 2.5 通道优选 | 第27-28页 |
| 2.5.1 通道优选的指标 | 第27页 |
| 2.5.2 电极优选算法 | 第27-28页 |
| 2.6 性能评价方法 | 第28-29页 |
| 2.7 实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 2.7.1 不同力度下的肌电地形图 | 第29-30页 |
| 2.7.2 识别结果与分析 | 第30-33页 |
| 2.8 本章小结 | 第33-36页 |
| 第3章 基于任务间共有协同的肌电模式识别 | 第36-44页 |
| 3.1 肌肉协同分析 | 第37-40页 |
| 3.1.1 主元成分分析 | 第38页 |
| 3.1.2 非负矩阵分解 | 第38-39页 |
| 3.1.3 判别非负矩阵分解 | 第39-40页 |
| 3.2 实验数据采集及特征提取 | 第40-41页 |
| 3.3 基于任务间共有协同的模式分类 | 第41页 |
| 3.3.1 任务间共有协同的提取 | 第41页 |
| 3.3.2 模式分类的实现 | 第41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于任务特有协同的多自由度并行控制策略 | 第44-62页 |
| 4.1 多自由度并行肌电控制算法 | 第45-48页 |
| 4.1.1 并行控制策略的框架 | 第45页 |
| 4.1.2 任务特有协同分析 | 第45-46页 |
| 4.1.3 基于任务特有协同的肌电模式识别 | 第46-48页 |
| 4.2 实验数据采集与验证方案 | 第48-52页 |
| 4.2.1 实验数据采集 | 第48-50页 |
| 4.2.2 实验验证方案 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果与讨论 | 第52-59页 |
| 4.3.1 协同数目的确定 | 第52-53页 |
| 4.3.2 肌肉协同模式的特征 | 第53-55页 |
| 4.3.3 并行肌电控制的识别结果 | 第55-57页 |
| 4.3.4 讨论 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在读期间发表的学术论文与参与的项目 | 第74页 |
