| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第16-23页 |
| 1.1.1 NIRS技术的背景与发展历史 | 第16-18页 |
| 1.1.2 NIRS技术发展现状 | 第18-20页 |
| 1.1.3 NIRS用于辅助sEMG的人机接口 | 第20-23页 |
| 1.2 本课题的研究内容 | 第23-26页 |
| 1.2.1 课题来源 | 第23页 |
| 1.2.2 研究的主要内容 | 第23-26页 |
| 第二章 NIRS传感器设计及其与sEMG传感器的融合 | 第26-58页 |
| 2.1 NIRS血氧检测的生理学模型 | 第26-32页 |
| 2.1.1 NIRS血氧检测的基本原理 | 第26-28页 |
| 2.1.2 连续波光谱技术技术的生理学模型 | 第28-31页 |
| 2.1.3 模型参数的确定 | 第31-32页 |
| 2.2 NIRS血氧传感器开发 | 第32-45页 |
| 2.2.1 光源和探测器参数的确定 | 第33-34页 |
| 2.2.2 光源与探测器距离的确定 | 第34页 |
| 2.2.3 探头的设计及光源的驱动频率选择 | 第34-37页 |
| 2.2.4 滤波电路 | 第37-39页 |
| 2.2.5 数据采集及发送 | 第39-40页 |
| 2.2.6 多通道传感器的集成、小型化设计 | 第40-42页 |
| 2.2.7 控制器程序 | 第42-44页 |
| 2.2.8 PC端数据处理 | 第44-45页 |
| 2.3 NIRS血氧传感器测试 | 第45-52页 |
| 2.3.1 暗噪声 | 第46-47页 |
| 2.3.2 漂移（drift） | 第47页 |
| 2.3.3 通道间的干扰 | 第47-48页 |
| 2.3.4 环境光干扰 | 第48页 |
| 2.3.5 前臂阻断实验 | 第48-50页 |
| 2.3.6 增量握力实验 | 第50-52页 |
| 2.4 NIRS与sEMG联合采集传感器 | 第52-55页 |
| 2.4.1 sEMG的采集 | 第53-54页 |
| 2.4.2 sEMG与NIRS联合的采集 | 第54-55页 |
| 2.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 第三章 基于sEMG与NIRS联合解码的仿人假肢控制平台 | 第58-74页 |
| 3.1 NIRS与sEMG信号的处理 | 第58-60页 |
| 3.1.1 预处理 | 第58-59页 |
| 3.1.2 信号分割 | 第59页 |
| 3.1.3 特征提取 | 第59-60页 |
| 3.2 模式识别算法 | 第60-62页 |
| 3.2.1 判别函数 | 第61页 |
| 3.2.2 参数的估计 | 第61-62页 |
| 3.2.3 动作模式的输出 | 第62页 |
| 3.3 PC端软件的实现 | 第62-67页 |
| 3.3.1 软件模块及其实现 | 第62-65页 |
| 3.3.2 软件运行流程 | 第65-67页 |
| 3.4 仿人假肢控制 | 第67-73页 |
| 3.4.1 仿人假肢的结构 | 第67页 |
| 3.4.2 仿人假肢的控制系统 | 第67-70页 |
| 3.4.3 仿人假肢典型动作模式的实现 | 第70页 |
| 3.4.4 在线控制仿人假肢 | 第70-73页 |
| 3.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 离线模式识别实验及在线假肢控制实验 | 第74-82页 |
| 4.1 离线模式识别实验 | 第74-78页 |
| 4.1.1 实验范式 | 第74-76页 |
| 4.1.2 数据处理 | 第76页 |
| 4.1.3 实验结果 | 第76-78页 |
| 4.2 在线测试 | 第78-80页 |
| 4.2.1 实验范式 | 第78-79页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第79页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第79-80页 |
| 4.3 本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第82-83页 |
| 5.2 后续工作及展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第92页 |