基于sEMG的人体下肢运动识别研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 | 第11-20页 |
| 1.2.1 下肢外骨骼机器人研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.2 外骨骼机器人存在的问题 | 第16页 |
| 1.2.3 人体下肢运动识别研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第21-22页 |
| 第2章 人体下肢运动及信息采集分析 | 第22-39页 |
| 2.1 表面肌电信号产生与测量 | 第22-23页 |
| 2.2 人体下肢运动信息采集 | 第23-31页 |
| 2.2.1 实验设备 | 第24-26页 |
| 2.2.2 测试对象 | 第26-27页 |
| 2.2.3 实验说明 | 第27-31页 |
| 2.3 下肢运动信息处理及分析 | 第31-38页 |
| 2.3.1 表面肌电信号处理方法 | 第31-34页 |
| 2.3.2 实验数据处理与分析 | 第34-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 肌电信号选择与膝关节连续运动量估计 | 第39-52页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 实验方法 | 第39-42页 |
| 3.2.1 数据采集与预处理 | 第39-40页 |
| 3.2.2 运动估计模型 | 第40页 |
| 3.2.3 参数辨识与性能评估 | 第40-42页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第42-51页 |
| 3.3.1 肌电信号与膝关节角度估计的关系 | 第43-44页 |
| 3.3.2 收缩系数与膝关节角度估计的关系 | 第44-46页 |
| 3.3.3 最佳模型自由度及其肌电信号组合 | 第46-51页 |
| 3.3.4 实验结论 | 第51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于神经网络的膝关节连续运动量估计 | 第52-64页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 神经网络简介 | 第52-54页 |
| 4.3 实验方案设计 | 第54-56页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第56-63页 |
| 4.4.1 膝关节角度估计均方根误差和相关系数 | 第56-59页 |
| 4.4.2 膝关节角度估计分段相关性分析 | 第59-61页 |
| 4.4.3 膝关节角度估计结果 | 第61-63页 |
| 4.4.4 结论 | 第63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第73页 |
