| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 本课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 sEMG信号处理的研究概况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 sEMG信号模式识别的研究概况 | 第12-13页 |
| 1.2.3 仿人手臂抓取控制的研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 手臂动作sEMG信号的处理 | 第16-31页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 sEMG信号的采集 | 第16-19页 |
| 2.2.1 sEMG信号采集装置的组装 | 第16-17页 |
| 2.2.2 sEMG信号的采集 | 第17-19页 |
| 2.3 sEMG信号的预处理 | 第19-27页 |
| 2.3.1 sEMG信号活动段提取 | 第19-24页 |
| 2.3.2 sEMG信号的去噪 | 第24-27页 |
| 2.4 sEMG信号的特征提取和特征降维 | 第27-30页 |
| 2.4.1 特征提取 | 第27-29页 |
| 2.4.2 特征降维 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 手臂动作sEMG信号的识别和仿人手臂的抓取控制 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于sEMG信号的手臂动作识别 | 第31-35页 |
| 3.2.1 SOA的简介 | 第31-32页 |
| 3.2.2 ELM参数的优化 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于SOA-ELM手臂动作的识别 | 第33-35页 |
| 3.3 基于sEMG信号的手部抓取力度定量辨识 | 第35-39页 |
| 3.3.1 sEMG信号的采集 | 第35-36页 |
| 3.3.2 sEMG信号特征值的选取 | 第36-37页 |
| 3.3.3 手部抓取力度的定量辨识 | 第37-39页 |
| 3.4 基于sEMG信号的仿人手臂抓取控制 | 第39-45页 |
| 3.4.1 仿人手抓取力度的感知 | 第39-40页 |
| 3.4.2 仿人手最佳抓取力度值的确定 | 第40-42页 |
| 3.4.3 仿人手臂抓取物体的控制方法 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 仿人手臂抓取控制的实验研究 | 第46-57页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 仿人手臂的选配 | 第46-49页 |
| 4.2.1 仿人手臂臂膀的选配 | 第46-48页 |
| 4.2.2 仿人手的选配 | 第48-49页 |
| 4.3 仿人手臂抓取控制系统的总体设计 | 第49-52页 |
| 4.4 仿人手臂抓取控制的实验及结果 | 第52-56页 |
| 4.4.1 实验前的准备 | 第52-53页 |
| 4.4.2 实验过程 | 第53页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-60页 |
| 5.1 主要工作及成果 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读研究生期间参与的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |