人體關節(jié)角的測量及基于SEMG信號識別的神經網絡預測.pdf

1、肌電信號(EMG)是人體自主運動時肌肉活動發(fā)放的生物電信號，它反映了肌肉的運動狀態(tài)。表面肌電信號(SEMG)是用使用方便且無痛苦的表面電極測得的肌電信號。利用表面肌電信號作為假肢控制信號的方法已在當代假肢的控制中占了絕對的優(yōu)勢。國內有很多研究專注于對表面肌電信號進行模式識別，從而區(qū)分肢體不同的運動模式，實現多自由度假肢的控制。但是，在單個運動模式中，假肢的運動狀態(tài)如運動速度、運動幅度和手臂位置等卻無法控制。這主要是由于肌電信號產生機理的

2、復雜性及肌電信號和人體自主運動控制體系的復雜關系，使得表面肌電信號和手臂運動狀態(tài)的關系難以確定。 為解決上述問題，本文提出了通過神經網絡對表面肌電信號進行肘關節(jié)角預測的方法。本課題得到了國家自然科學基金(項目號：50375108)和天津市自然科學基金(項目號：033601611)的資助。 實驗中，健康受試者分別在鉛垂面和水平面上作自由的手臂屈伸運動。與手臂屈伸運動有關的肱二頭肌和肱三頭肌的表面肌電信號被檢測，并通過A/D

3、轉換采入計算機中留作后續(xù)處理。運動時的肘關節(jié)角可以由測得的手腕加速度換算得到。本文提出了一個新的換算方法來完成肘關節(jié)角的獲取。建立了一個三層的BP人工神經網絡，用改進后的反向傳播算法進行神經網絡的訓練，用表面肌電信號的瞬時RMS值作為神經網絡的輸入，實際角度值作為神經網絡的目標輸出。訓練后的神經網絡可以用目標輸出和實際輸出構成的最優(yōu)回歸直線來評價。同時求出目標輸出和實際輸出之間的相關系數。最后，用神經網絡預測的角度來控制在用戶圖形界面中