基于sEMG辨识技术的手部动作行为研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·肌电假手的综述 | 第11-12页 |
| ·肌电信号辨识技术发展现状 | 第12-14页 |
| ·连续动作分隔技术 | 第12-13页 |
| ·特征提取技术 | 第13页 |
| ·模式识别技术 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 肌电信号的产生与采集 | 第15-25页 |
| ·肌电信号的产生及特点 | 第15-16页 |
| ·表面肌电信号的产生机理 | 第15页 |
| ·表面肌电信号的特点 | 第15-16页 |
| ·动作的规划 | 第16-17页 |
| ·电极位置的选定 | 第17-19页 |
| ·表面肌电信号的采集软硬件 | 第19-22页 |
| ·表面肌电拾取电极 | 第19页 |
| ·表面肌电信号采集卡 | 第19-21页 |
| ·表面肌电信号采集软件 | 第21-22页 |
| ·表面肌电信号的采集实验 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 表面肌电信号的预处理 | 第25-33页 |
| ·连续动作的分割算法研究 | 第25-27页 |
| ·基于时间窗的分割方法 | 第25-26页 |
| ·基于DCS 的分割方法 | 第26-27页 |
| ·时域特征提取方法 | 第27-31页 |
| ·时域特征 | 第27-29页 |
| ·结果与分析 | 第29-31页 |
| ·频域特征提取方法 | 第31-32页 |
| ·频域特征 | 第31页 |
| ·结果与分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于神经网络的sEMG 辨识方法研究 | 第33-45页 |
| ·神经网络概述 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络的基本原理和改进 | 第34-37页 |
| ·BP 网络基本原理 | 第34-36页 |
| ·BP 网络的改进 | 第36-37页 |
| ·基于单个BP 神经网络的辨识 | 第37-39页 |
| ·选择网络结构 | 第37-38页 |
| ·选择误差函数 | 第38-39页 |
| ·基于三个BP 神经网络的辨识 | 第39-40页 |
| ·辨识结果与分析 | 第40-44页 |
| ·单个BP 识别9 种基本模式 | 第40-41页 |
| ·单个BP 识别18 种模式 | 第41-42页 |
| ·三个BP 识别18 种模式 | 第42-43页 |
| ·三个BP 利用12 种模式识别18 种模式 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
