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基于人体肌肉电信号的下肢运动模式识别

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 课题的背景和意义第9-13页
        1.1.1 肌肉电信号介绍第9-10页
        1.1.2 肌肉电信号的实际应用第10-11页
        1.1.3 人体行为识别介绍第11页
        1.1.4 人体行为识别的应用第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 人体行为模式识别技术国内外现状第13-15页
        1.2.2 基于sEMG的模式识别国内外现状第15-16页
    1.3 本文组织结构第16-17页
2 人体步态特征与信号采集第17-25页
    2.1 人体下肢运动模式第17-20页
        2.1.1 人体步态特征第17-18页
        2.1.2 步态周期第18-20页
    2.2 下肢肌肉分布与功能第20-23页
        2.2.1 下肢肌肉分布与功能第20-22页
        2.2.2 表面肌肉电信号的产生机理第22-23页
    2.3 系统总体设计第23-24页
        2.3.1 肌肉电信号采集第24页
    2.4 小结第24-25页
3 肌肉电信号预处理第25-31页
    3.1 原始信号与噪声分析第25-26页
    3.2 信号滤波第26-29页
        3.2.1 带通滤波第26-27页
        3.2.2 小波去噪第27-29页
    3.3 小结第29-31页
4 特征提取与维数约简第31-40页
    4.1 特征提取概述第31页
    4.2 肌电信号特征提取第31-36页
        4.2.1 时域特征第31-32页
        4.2.2 频域特征第32-33页
        4.2.3 时频域特征第33-34页
        4.2.4 小波特征第34-35页
        4.2.5 非线性动力学特征第35-36页
    4.3 维数约简第36-39页
        4.3.1 维数约简概述第36-37页
        4.3.2 维数约简的实现第37-39页
    4.4 小结第39-40页
5 运动模式识别第40-51页
    5.1 模式识别方法概述第40页
    5.2 反向传播神经网络介绍第40-44页
        5.2.1 神经元第40-41页
        5.2.2 反向传播神经网络结构第41-44页
    5.3 反向传播神经网络的设计与训练第44-46页
        5.3.1 梯度检查第44页
        5.3.2 正则化第44-45页
        5.3.3 学习率的调整第45页
        5.3.4 反向传播神经网络结构设计第45-46页
        5.3.5 神经网络的训练第46页
    5.4 K均值算法第46-50页
        5.4.1 K均值算法概述第46-47页
        5.4.2 K均值算法流程第47-50页
    5.5 小结第50-51页
6 实验与分析第51-59页
    6.1 综合实验设计第51-52页
    6.2 BP神经网络结构设计与参数调整第52-55页
        6.2.1 神经网络结构设计第52页
        6.2.2 维数约简第52-54页
        6.2.3 正则化参数的选择第54-55页
        6.2.4 学习率的选择第55页
    6.3 反向传播神经网络应用于模式识别第55-57页
        6.3.1 BP神经网络应用于5种运动模式分类第55-56页
        6.3.2 BP神经网络应用于7种运动模式分类第56页
        6.3.3 BP神经网络应用于直行、上楼、下楼的分类第56-57页
    6.4 K均值模式识别第57-58页
        6.4.1 K均值算法应用于直行、转弯分类第57页
        6.4.2 K均值算法应用于直行、左转、右转分类第57-58页
        6.4.3 K均值算法应用于左转、右转分类第58页
    6.5 小结第58-59页
7 总结与展望第59-60页
    7.1 总结第59页
    7.2 展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页
附录第66页
    A作者在攻读硕士在校期间发表的论文及专利第66页
    B作者在攻读硕士在校期间参加的项目第66页

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