面向仿生手的肌电信号采集与处理系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的背景 | 第10页 |
| ·面向假肢的肌电信号处理的发展现状 | 第10-13页 |
| ·肌电信号的特征提取 | 第11-12页 |
| ·肌电信号的模式识别 | 第12-13页 |
| ·课题的目的及意义 | 第13-15页 |
| 第2章 肌电信号采集与处理系统的总体结构 | 第15-29页 |
| ·系统的总体结构 | 第15-17页 |
| ·前臂功能性肌肉选择 | 第17-20页 |
| ·肌电电极选择 | 第20-22页 |
| ·采集卡选型 | 第22-29页 |
| ·采集卡的主要性能指标 | 第22-24页 |
| ·原理 | 第24-25页 |
| ·模拟输入及AD数据计算 | 第25-26页 |
| ·AD采样的工作模式 | 第26-28页 |
| ·信号的连接与处理 | 第28-29页 |
| 第3章 基于VC++的数据采集系统设计 | 第29-48页 |
| ·开发工具与环境介绍 | 第29-31页 |
| ·Visual C++简介 | 第29页 |
| ·Visual C++的特点 | 第29-30页 |
| ·Visual C++的集成开发环境 | 第30-31页 |
| ·数据采集的基本原理 | 第31-32页 |
| ·软件设计 | 第32-44页 |
| ·基于VC数据采集系统设计的主要过程 | 第32-34页 |
| ·软件设计流程图 | 第34-35页 |
| ·数据采集系统主界面设计 | 第35-36页 |
| ·各模块的设计与实现 | 第36-44页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第44-48页 |
| ·实验过程 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| 第4章 数字滤波技术 | 第48-62页 |
| ·滤波原理 | 第48-49页 |
| ·滤波器的分类 | 第49-51页 |
| ·数字滤波器的设计 | 第51-56页 |
| ·数字滤波器的选择 | 第51-53页 |
| ·模拟滤波器原型 | 第53-56页 |
| ·数字滤波器的实现 | 第56-62页 |
| ·MATLAB语言简介 | 第56-57页 |
| ·一些函数及指令简介 | 第57-58页 |
| ·滤波器设计程序及仿真图 | 第58-60页 |
| ·原始肌电信号的频谱分析 | 第60页 |
| ·信号滤波的程序设计及频谱分析 | 第60-62页 |
| 第5章 基于小波包的肌电信号特征提取 | 第62-71页 |
| ·小波包基本理论 | 第62-66页 |
| ·小波包的性质 | 第63-64页 |
| ·小波包的空间分解 | 第64-66页 |
| ·小波包算法 | 第66页 |
| ·小波包函数用法 | 第66-68页 |
| ·小波包在表面肌电信号分析中的应用 | 第68-71页 |
| 第6章 表面肌电信号的支持向量机分类 | 第71-83页 |
| ·支持向量机基本理论 | 第71-76页 |
| ·支持向量机算法原理 | 第71-73页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第73-76页 |
| ·支持向量机的参数优化 | 第76-80页 |
| ·交叉验证选择最佳参数 | 第77页 |
| ·MATLAB实现 | 第77-80页 |
| ·表面肌电信号的支持向量机分类 | 第80-83页 |
| ·模型建立 | 第80-81页 |
| ·MATLAB实现 | 第81-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第90页 |
