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1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)、模式識(shí)別、現(xiàn)代信號(hào)處理等技術(shù)的不斷更新,國(guó)內(nèi)外研究人員開(kāi)展了對(duì)表面肌電信號(hào)的深入研究。研究表明,表面肌電信號(hào)對(duì)于殘疾人的肌肉康復(fù)工程、運(yùn)動(dòng)員的肌肉訓(xùn)練項(xiàng)目以及智能假肢、智能輪椅的控制應(yīng)用有著重要的意義。本文在深入了解表面肌電信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理的基礎(chǔ)上,根據(jù)表面肌電信號(hào)的性質(zhì)特征,主要研究上肢前臂的表面肌電信號(hào)采集、動(dòng)作模式特征提取以及動(dòng)作模式分類(lèi)算法,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人體上肢前臂展拳、握拳、手腕外翻、手腕內(nèi)翻四種動(dòng)作模式的判別分類(lèi)
2、。這為最終實(shí)現(xiàn)肌電輪椅的控制提供了一定的理論依據(jù)和實(shí)踐基礎(chǔ)。本文的主要工作及創(chuàng)新之處如下:
(1)構(gòu)建了肌電信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái),包括表面肌電信號(hào)采集硬件電路設(shè)計(jì)和基于虛擬儀器的軟件平臺(tái)。采用此平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)采集到可靠穩(wěn)定的表面肌電信號(hào)數(shù)據(jù)。
?。?)針對(duì)表面肌電信號(hào)的非平穩(wěn)性及小波包變換系數(shù)維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題,為了能夠有效的獲得表面肌電信號(hào)的特征參數(shù),準(zhǔn)確表征表面肌電信號(hào),提出一種小波包主元分析的表面肌電信號(hào)動(dòng)作模式特征提取新
3、方法。對(duì)采集到的肱橈肌和橈側(cè)腕曲肌兩路表面肌電信號(hào)進(jìn)行小波包主元分析,從而獲得運(yùn)動(dòng)模式特征矩陣;并與時(shí)域分析、小波包分析等特征提取方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。通過(guò)使用線性判別分類(lèi)器進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)可得,小波包主元分析法優(yōu)于時(shí)域分析法和小波包分析法,能夠更加有效的表征表面肌電信號(hào)。
?。?)為了能夠更加準(zhǔn)確識(shí)別上肢動(dòng)作,采用線性判別分析法對(duì)表面信號(hào)進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別。通過(guò)與BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等分類(lèi)器進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)可得,線性判別分析法對(duì)運(yùn)動(dòng)
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