| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·课题来源及意义 | 第9页 |
| ·表面肌电信号的产生 | 第9-10页 |
| ·高阶统计量在表面肌电信号中的应用及进展 | 第10-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 表面肌电信号采集及分析 | 第15-18页 |
| ·表面肌电信号采集过程 | 第15-16页 |
| ·实验设备 | 第15页 |
| ·肌肉选择 | 第15页 |
| ·表面电极放置 | 第15-16页 |
| ·原始动作表面肌电信号成分 | 第16页 |
| ·表面肌电信号处理及分析 | 第16-18页 |
| 第三章 表面肌电信号的高阶统计量分析 | 第18-34页 |
| ·高阶统计量 | 第18-27页 |
| ·高阶统计量原理 | 第19-25页 |
| ·高阶统计量在相关领域中的应用 | 第25-27页 |
| ·表面肌电信号统计量计算 | 第27-33页 |
| ·一阶统计量 | 第27-28页 |
| ·二阶统计量 | 第28-31页 |
| ·三阶统计量 | 第31-32页 |
| ·四阶统计量 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于双谱分析和主元分析的表面肌电信号模式识别 | 第34-56页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·双谱分析 | 第34-41页 |
| ·双谱的性质 | 第34-36页 |
| ·双谱估计方法 | 第36-41页 |
| ·主元方法 | 第41-43页 |
| ·SVD 分解 | 第41-42页 |
| ·QR 分解 | 第42页 |
| ·核PCA | 第42-43页 |
| ·双谱特征分析 | 第43-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于双谱切片的表面肌电信号模式识别 | 第56-78页 |
| ·双谱切片 | 第56-59页 |
| ·双谱切片分析 | 第59-76页 |
| ·双谱切片图分析 | 第59-71页 |
| ·双谱切片峰值及频率分析 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 表面肌电信号识别及分类器比较 | 第78-106页 |
| ·肌电信号分类器 | 第78-83页 |
| ·BP 神经网络分类器 | 第78-81页 |
| ·贝叶斯分类理论 | 第81-83页 |
| ·统计特征识别 | 第83页 |
| ·双谱结合主元分析方法的表面肌电信号模式识别 | 第83-94页 |
| ·双谱结合主元方法处理四通道信号 | 第84-89页 |
| ·双谱结合主元方法处理一、二、三个通道信号 | 第89-94页 |
| ·基于双谱切片的表面肌电信号识别 | 第94-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第七章 结论与展望 | 第106-108页 |
| ·结论分析 | 第106-107页 |
| ·研究展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-114页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |