| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题研究背景 | 第11页 |
| ·肌电假肢控制的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容及研究意义 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 肌电信号及其在假肢中的应用 | 第14-21页 |
| ·肌电信号产生原理 | 第14-16页 |
| ·肌电信号生理特征 | 第14页 |
| ·肌电信号采集肌肉的选择 | 第14-16页 |
| ·肌电信号在假肢中的应用 | 第16-20页 |
| ·肌电电极选择 | 第16-17页 |
| ·sEMG 特征提取方法 | 第17-19页 |
| ·sEMG 模式识别方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 BP神经网络原理及其在Matlab中仿真 | 第21-27页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第22-24页 |
| ·Matlab 中 BP 神经网络建立 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 sEMG实时手势识别系统硬件设计 | 第27-38页 |
| ·微处理器的选型 | 第27-28页 |
| ·系统硬件总体方案设计 | 第28页 |
| ·系统电源设计 | 第28-29页 |
| ·信号采集电路设计 | 第29页 |
| ·信号调整电路设计 | 第29-31页 |
| ·STM32 处理器系统设计 | 第31-37页 |
| ·主控制器 STM32 的优势 | 第31-33页 |
| ·STM32 主控电路设计 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 sEMG实时手势识别系统软件设计 | 第38-61页 |
| ·开发环境平台 | 第38-40页 |
| ·ARM 系统开发平台 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络仿真平台 | 第39-40页 |
| ·系统软件总体设计方案 | 第40-41页 |
| ·系统各模块软件设计 | 第41-57页 |
| ·系统初始化程序设计 | 第41-43页 |
| ·sEMG 的 DMA 方式 A/D 采样程序设计 | 第43-46页 |
| ·sEMG 的 IIR 数字滤波程序设计 | 第46页 |
| ·sEMG 动作起止点判定程序设计 | 第46-48页 |
| ·sEMG 进行 256 点 FFT 程序设计 | 第48-51页 |
| ·sEMG 特征值提取程序设计 | 第51-54页 |
| ·sEMG 实时识别程序设计 | 第54-57页 |
| ·假肢控制信号 | 第57页 |
| ·BP 神经网络 MATLAB 仿真程序 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 sEMG手势识别系统仿真及分析 | 第61-74页 |
| ·动作起止点判断实验 | 第61-63页 |
| ·各特征值的分类效果实验 | 第63-69页 |
| ·MAV 特征值的聚类性分析 | 第63-64页 |
| ·SD 特征值的聚类性分析 | 第64-65页 |
| ·MF 特征值的聚类性分析 | 第65-67页 |
| ·MPF 特征值的聚类性分析 | 第67-69页 |
| ·MATLAB 仿真 BP 神经网络实验 | 第69-73页 |
| ·BP 神经网络手势识别实验 | 第69-71页 |
| ·BP 神经网络权值和阈值 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 sEMG在线识别控制假手动作实验 | 第74-82页 |
| ·ARM 识别系统和假手驱动系统 | 第74-77页 |
| ·ARM 识别系统 | 第74-75页 |
| ·假手驱动系统 | 第75-77页 |
| ·系统在线识别实验 | 第77-78页 |
| ·算法实时性分析 | 第78页 |
| ·在线控制假手动作实验 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第八章 总结与展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 在读期间发表的学术论文及其它成果 | 第87-88页 |
| 附录 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |