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表面肌电信号分解算法及其在小儿脑瘫评诂中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-26页
   ·肌电信号的生理学基础第12-17页
     ·神经肌肉控制系统的基本构成第12-14页
     ·动作电位的产生与肌电信号的形成第14-17页
   ·肌电信号分解的国内外发展现状第17-22页
     ·插入式肌电信号分解的国内外研究进展第17-19页
     ·表面肌电信号分解的国内外研究进展第19-22页
   ·肌电信号分解研究的意义第22页
   ·本文的研究内容第22-26页
第2章 肌电信号的分解原理与方法第26-42页
   ·肌电信号分解的原理第26页
   ·基于相似性原理的肌电信号分解方法第26-30页
     ·活动段检测第27-28页
     ·活动段聚类第28-29页
     ·叠加波形处理第29-30页
   ·基于统计学方法的表面肌电信号分解方法第30-31页
   ·肌电信号的采集与预处理第31-40页
     ·肌电采集设备与采集方案第31-33页
     ·肌电信号的预处理第33-40页
   ·本章小结第40-42页
第3章 表面肌电信号的仿真第42-64页
   ·引言第42-43页
   ·肌肉的收缩过程第43-44页
   ·单纤维动作电位的仿真第44-55页
     ·单纤维动作电位的形成和模型第44-46页
     ·单纤维动作电位仿真实验第46-55页
   ·动作电位(MUAP)仿真第55-58页
     ·动作电位形成过程第55-56页
     ·动作电位形成仿真结果第56-58页
   ·表面肌电信号(sEMG)仿真第58-62页
   ·本章小结第62-64页
第4章 基于稀疏分量分析的欠定盲源分离用于表面肌电信号分解的研究第64-88页
   ·引言第64-65页
   ·SEMG信号的稀疏化方法第65-69页
     ·匹配追踪(Matching Pursuit)算法第65-67页
     ·基于遗传算法的改进型MP算法第67-69页
   ·SEMG信号的欠定盲源分离第69-74页
     ·sEMG的盲源分离模型第69-70页
     ·基于Hough变换的混合矩阵估计第70-71页
     ·hough变换算法的聚轴伪迹消除第71-73页
     ·源信号的恢复与MUAP发放信息的检测第73-74页
   ·实验结果与分析第74-85页
     ·仿真实验的结果第74-78页
     ·网格退化法对hough变换直线拟合的影响第78-79页
     ·MP算法的去噪效果分析第79-82页
     ·真实表面肌电信号处理结果第82-84页
     ·实验结果讨论第84-85页
   ·本章小结第85-88页
第5章 基于多维子空间聚类的独立分量分析方法应用于表面肌电信号分解的研究第88-108页
   ·引言第88-89页
   ·多维子空间聚类的独立分量分析方法的理论基础第89-92页
     ·ICA概述第89-90页
     ·表面肌电信号的ICA模型第90-91页
     ·基于多维子空间算法的混合矩阵估计第91-92页
   ·基于多维子空间的聚类算法第92-97页
     ·白化预处理第93-94页
     ·基于多维子空间的聚类算法第94-97页
   ·实验结果与分析第97-106页
     ·仿真实验的处理结果第97-100页
     ·代价函数中参数σ对子空间聚类的影响第100-101页
     ·代价函数中子空间维数K的确定第101-102页
     ·真实信号处理结果第102-106页
   ·本章小结第106-108页
第6章 运动单位数目估计在小儿脑瘫中的应用第108-120页
   ·引言第108-109页
   ·信号采集方案第109-110页
   ·数据处理第110-113页
     ·预处理第111页
     ·活动段提取第111-112页
     ·非线性能量算子第112-113页
   ·实验结果与分析第113-118页
     ·健康组第114页
     ·痉挛型脑瘫Ⅲ—Ⅳ级第114-116页
     ·痉挛型脑瘫Ⅱ—Ⅲ级第116-117页
     ·痉挛型脑瘫Ⅰ—Ⅱ级第117页
     ·不同阶段脑瘫患者与健康人腓肠肌发放间隔比较第117-118页
   ·本章小结第118-120页
第7章 总结与展望第120-124页
   ·本论文的主要工作和成果总结第120-122页
   ·展望第122-124页
参考文献第124-130页
致谢第130-132页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第132页

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