| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 颈肩肌肉疲劳的国内外研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 肌肉疲劳国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 颈肩肌肉表面肌电信号国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第12-15页 |
| 第二章 颈肩表面肌电信号的产生机理 | 第15-23页 |
| 2.1 颈肩肌肉的概述 | 第15-16页 |
| 2.2 骨骼肌和运动单位 | 第16-18页 |
| 2.3 表面肌电信号的产生机理 | 第18-20页 |
| 2.4 表面肌电信号的特点与干扰 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 颈肩肌肉疲劳特性分析系统 | 第23-43页 |
| 3.1 系统总体方案 | 第23-24页 |
| 3.2 被测肌肉以及表面电极的放置 | 第24-28页 |
| 3.2.1 被测肌肉 | 第24-25页 |
| 3.2.2 表面电极的选择与放置 | 第25-28页 |
| 3.3 颈肩肌电信号的硬件调理电路 | 第28-35页 |
| 3.3.1 表面肌电信号的干扰因素 | 第29页 |
| 3.3.2 前置放大电路 | 第29-31页 |
| 3.3.3 带通滤波电路 | 第31-32页 |
| 3.3.4 工频陷波电路 | 第32-35页 |
| 3.4 颈肩肌电信号的采集和存储 | 第35-39页 |
| 3.4.1 数据采集及传输 | 第35-38页 |
| 3.4.2 上位机界面设计 | 第38-39页 |
| 3.5 实验设计 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 颈肩肌电信号的预处理与特征提取 | 第43-61页 |
| 4.1 基于平移不变小波新阈值方法的颈肩肌电信号预处理 | 第43-50页 |
| 4.1.1 颈肩肌电信号中的噪声来源 | 第43-44页 |
| 4.1.2 颈肩肌电信号的小波阈值去噪 | 第44-45页 |
| 4.1.3 颈肩肌电信号的小波新阈值去噪 | 第45-46页 |
| 4.1.4 颈肩肌电信号的基于平移不变新阈值的小波去噪 | 第46-48页 |
| 4.1.5 颈肩肌电信号去噪实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.2 颈肩肌电信号特征信息提取 | 第50-60页 |
| 4.2.1 颈肩肌电信号的时域特征提取 | 第51-53页 |
| 4.2.2 颈肩肌电信号的频域特征提取 | 第53-56页 |
| 4.2.3 基于小波变换的颈肩肌电信号特征提取 | 第56-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于BP神经网络的颈肩肌肉疲劳程度识别 | 第61-79页 |
| 5.1 人工神经网络的基本原理 | 第61-67页 |
| 5.1.1 人工神经元 | 第61-63页 |
| 5.1.2 常用激活函数 | 第63-65页 |
| 5.1.3 神经网络模型 | 第65-67页 |
| 5.2 颈肩肌肉疲劳程度的BP神经网络设计 | 第67-75页 |
| 5.2.1 BP神经网络概述 | 第67-68页 |
| 5.2.2 颈肩肌肉疲劳程度的BP神经网络设计 | 第68-70页 |
| 5.2.3 颈肩肌肉疲劳程度识别模式的BP学习算法描述 | 第70-75页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第75-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 发表论文情况 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
