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基于表面肌电信号的虚拟座舱交互头部运动建模研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-8页
图表清单第8-10页
注释表第10-11页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题的研究背景第11-14页
    1.2 课题的国内外研究现状第14-16页
    1.3 研究目的和意义第16-17页
    1.4 主要研究内容及章节安排第17-19页
        1.4.1 主要研究内容第17-18页
        1.4.2 章节安排第18-19页
第二章 座舱环境人体头颈部 sEMG 信号采集相关肌肉研究第19-31页
    2.1 表面肌电信号概述第19-21页
        2.1.1 人体生物电现象第19页
        2.1.2 人体表面肌电信号产生原理第19-21页
        2.1.3 表面肌电信号的特点第21页
    2.2 座舱环境下头颈部运动特性分析第21-25页
        2.2.1 座舱环境下虚拟现实的视觉延迟问题第22页
        2.2.2 人体头部运动结构分析第22-24页
        2.2.3 座舱环境下人体头部运动特性第24-25页
    2.3 头颈部旋转运动相关肌肉研究第25-30页
        2.3.1 人体头颈部肌肉介绍第26页
        2.3.2 头部旋转运动目标肌肉确定第26-29页
        2.3.3 目标肌肉位置标识与电极放置第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 人体头部旋转运动 sEMG 信号采集第31-42页
    3.1 实验平台第31-36页
        3.1.1 实验硬件设备第31-32页
        3.1.2 实验软件平台第32-36页
    3.2 实验准备第36页
    3.3 sEMG 信号与惯性信号采集有效性测试实验第36-39页
        3.3.1 目标肌肉位置准确性测试实验与分析第37-38页
        3.3.2 肌电与惯性信号同步采集测试实验与分析第38-39页
    3.4 固定角度头部旋转运动肌电与惯性信号采集第39-40页
    3.5 sEMG 信号采集存在的主要问题第40页
    3.6 本章小结第40-42页
第四章 人体头部旋转运动建模与分类第42-57页
    4.1 表面肌电信号相关数据处理第42-44页
        4.1.1 表面肌电信号的预处理第42页
        4.1.2 表面肌电信号动作起始时刻判断第42-44页
    4.2 特征量选择与特征提取第44-49页
        4.2.1 特征参数的选择第44-48页
        4.2.2 特征提取第48-49页
    4.3 BP 神经网络建模与分类第49-56页
        4.3.1 BP 神经网络概述第50-52页
        4.3.2 特征空间主成分分析第52-53页
        4.3.3 BP 神经网络建立与分类识别第53-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
    5.1 论文工作总结第57页
    5.2 不足与展望第57-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第63页

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