基于肌電信號的手臂運(yùn)動模式識別.pdf

1、肌電信號是通過電極記錄下來的神經(jīng)肌肉系統(tǒng)活動時的生物電信號，這種信號的時頻特征及非線性動力學(xué)特征能夠反映神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的活動水平和狀態(tài)。在臨床醫(yī)學(xué)的神經(jīng)肌肉疾病診斷、康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的肌肉功能評價以及體育科學(xué)中的疲勞判定、肌纖維類型的無損傷性預(yù)測等方面均有重要的實(shí)用價值。此外，基于肌電信號的控制技術(shù)，除了在多功能義肢系統(tǒng)方面的應(yīng)用之外，還能夠廣泛應(yīng)用到遙操作等其他領(lǐng)域。
　　對基于肌電信號控制的多功能義肢系統(tǒng)的研究開始于1948年，目前

2、的肌電義肢只能提供有限的抓取能力，它的多功能性和實(shí)時性都還遠(yuǎn)不能滿足用戶要求。在本文中把與多功能肌電義肢相關(guān)的研究工作劃分為安裝前的準(zhǔn)備、信號獲取和預(yù)處理、信號特征提取、特征空間降維、運(yùn)動模式分類、學(xué)習(xí)策略和對義肢的控制七個部分。從這幾個環(huán)節(jié)入手對基于肌電信號控制的多功能義肢技術(shù)進(jìn)行了研究。對于基于肌電信號的控制技術(shù)的關(guān)鍵工作—基于肌電信號的手臂活動判別，在本文中使用了一種基于四通道肌電信號的平均絕對值特征的統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類算法，成功實(shí)現(xiàn)了對

3、握拳、展拳、前臂內(nèi)翻、前臂外展、手腕彎曲和翹曲這六種手臂活動的識別，總體識別成功率達(dá)到95％。另外，還使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功進(jìn)行了上述六種手臂活動的識別，通過對比，證實(shí)了統(tǒng)計(jì)聚類算法的可靠性與高效性。并且針對這種算法提出一種根據(jù)特征空間樣本分布情況，選擇表面電極安裝位置的判別方法。
　　最后通過對兩種算法分類結(jié)果的分析，再結(jié)合前人的研究成果和近年來在傳感器技術(shù)和神經(jīng)科學(xué)技術(shù)方面的發(fā)展，提出基于肌電信號控制的多功能義肢技術(shù)的新的實(shí)驗(yàn)