基于表面肌电和加速度信号的时序组合动作识别方法
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景及研究基础 | 第11-14页 |
| 1.2 选题依据 | 第14-19页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第19页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第21-22页 |
| 1.5 全文结构概述 | 第22-23页 |
| 第二章 信号获取与特征提取 | 第23-37页 |
| 2.1 表面肌电信号的产生 | 第23-24页 |
| 2.2 表面肌电信号的采集 | 第24-29页 |
| 2.2.1 信号采集装置 | 第25-27页 |
| 2.2.2 信号采集方法 | 第27-29页 |
| 2.3 表面肌电信号的降噪 | 第29-32页 |
| 2.3.1 信号噪声 | 第29-31页 |
| 2.3.2 滤波方法 | 第31-32页 |
| 2.4 信号特征提取 | 第32-37页 |
| 2.4.1 表面肌电信号特征提取 | 第32-34页 |
| 2.4.2 加速度信号特征提取 | 第34-37页 |
| 第三章 基于表面肌电信号的手势识别 | 第37-59页 |
| 3.1 信号采集 | 第37-43页 |
| 3.1.1 待分类手腕与手指动作 | 第38-40页 |
| 3.1.2 电极位置设计 | 第40页 |
| 3.1.3 实验设计 | 第40-43页 |
| 3.2 数据预处埋 | 第43-46页 |
| 3.2.1 数据滤波 | 第43-45页 |
| 3.2.2 数据切片 | 第45-46页 |
| 3.3 特征提取与分析 | 第46-52页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第46-48页 |
| 3.3.2 PCA降维 | 第48-50页 |
| 3.3.3 识别方法 | 第50-52页 |
| 3.4 手势分类 | 第52-54页 |
| 3.5 识别结果与分析 | 第54-59页 |
| 3.5.1 滤波器选择 | 第54页 |
| 3.5.2 电极数量选择 | 第54-55页 |
| 3.5.3 时间片段长度 | 第55-56页 |
| 3.5.4 主成分维数选择 | 第56-59页 |
| 第四章 基于表面肌电和加速度信号的组合动作识别 | 第59-77页 |
| 4.1 基于加速度信号的前臂运动识别 | 第59-66页 |
| 4.1.1 信号采集 | 第60-64页 |
| 4.1.2 特征提取 | 第64-66页 |
| 4.1.3 模式分类 | 第66页 |
| 4.2 组合运动设计与实验 | 第66-71页 |
| 4.2.1 运动设计与解构 | 第66-69页 |
| 4.2.2 实验设计 | 第69-71页 |
| 4.3 组合运动识别 | 第71-74页 |
| 4.4 识别结果与分析 | 第74-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-81页 |
| 5.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 研究展望 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-91页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第91页 |
