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基于柔性电极的表面肌电信号采集与处理研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题背景及研究意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 主要研究内容第15-16页
    1.4 本文组织结构第16-17页
第二章 表面肌电信号分析基础及检测原理第17-23页
    2.1 表面肌电信号基理分析第17-18页
    2.2 表面肌电信号特征第18-20页
    2.3 表面肌电信号的检测第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 信号采集系统硬件设计第23-43页
    3.1 硬件组成第23页
    3.2 柔性电极第23-25页
    3.3 肌电采集前端第25-37页
        3.3.1 静电保护电路第26-27页
        3.3.2 参考电平第27-28页
        3.3.3 主放大电路第28-32页
        3.3.4 高通滤波器与低通滤波器第32-36页
        3.3.5 补偿电路第36页
        3.3.6 PCB设计第36-37页
    3.4 计算处理模块第37-42页
        3.4.1 最小系统第37-39页
        3.4.2 电源模块第39-40页
        3.4.3 惯性传感模块第40-41页
        3.4.4 蓝牙无线传输模块第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 信号采集系统软件设计第43-65页
    4.1 下位机驱动开发第43-48页
        4.1.1 系统自检与初始化第44-45页
        4.1.2 表面肌电信号采集第45-46页
        4.1.3 惯性传感数据采集第46-47页
        4.1.4 蓝牙数据传输第47-48页
    4.2 上位机软件开发第48-52页
        4.2.1 人机交互界面设计第48-49页
        4.2.2 数据接收与解析第49-50页
        4.2.3 数据显示第50-51页
        4.2.4 数据存储第51-52页
    4.3 实时信号处理第52-58页
        4.3.1 基线漂移处理第53-54页
        4.3.2 运动伪迹处理第54-57页
        4.3.3 工频干扰滤波处理第57-58页
    4.4 手势识别模块第58-64页
        4.4.1 活动段检测第59-60页
        4.4.2 样本特征采集第60-63页
        4.4.3 模型训练与手势识别第63-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第五章 测试与验证第65-79页
    5.1 测试目的第65页
    5.2 测试准备第65-66页
    5.3 表面肌电信号采集功能的验证第66-72页
    5.4 实时手势识别功能的验证第72-78页
        5.4.1 手势动作与电极安置第72-75页
        5.4.2 MRMR-FCO特征排序第75-77页
        5.4.3 手势识别第77-78页
    5.5 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页

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