基于小波变换与人工神经网络的表面肌电信号分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·课题研究现状 | 第10-15页 |
| ·肌电信号分析与特征提取 | 第10-13页 |
| ·肌电信号的模式识别 | 第13页 |
| ·本课题主要任务 | 第13-15页 |
| 第2章 表面肌电信号的产生机理与采集 | 第15-31页 |
| ·肌电信号的产生 | 第15-17页 |
| ·表面肌电信号的特点 | 第17页 |
| ·肌电信号的干扰 | 第17-19页 |
| ·表面肌电信号的采集 | 第19-31页 |
| ·肌电信号采集硬件 | 第19-22页 |
| ·肌电信号采集软件 | 第22-24页 |
| ·实验动作的选取 | 第24-31页 |
| 第3章 基于小波理论的表面肌电信号分析 | 第31-47页 |
| ·傅立叶变换 | 第31-32页 |
| ·小波变换 | 第32-40页 |
| ·小波变换基本原理 | 第32-34页 |
| ·小波变换去噪原理 | 第34-38页 |
| ·小波变换应用于特征提取 | 第38-40页 |
| ·基于小波变换的表面肌电信号分析 | 第40-47页 |
| ·表面肌电信号的截取 | 第40-42页 |
| ·表面肌电信号的去噪 | 第42-44页 |
| ·表面肌电信号的特征提取 | 第44-47页 |
| 第4章 基于人工神经网络的上肢动作识别 | 第47-63页 |
| ·人工神经网络概述 | 第47-49页 |
| ·神经网络模型及训练 | 第49-54页 |
| ·生物神经元模型 | 第49-50页 |
| ·人工神经网络模型 | 第50-52页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第52页 |
| ·神经网络的分类 | 第52-54页 |
| ·基于神经网络的人体上肢动作识别 | 第54-63页 |
| ·BP网络模型的设计 | 第54-56页 |
| ·BP算法 | 第56-58页 |
| ·表面肌电信号的分类 | 第58-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·课题总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
