基于站姿和坐姿腰部表面肌电的分类器设计研究

摘要

目的：随着科学技术在工作运动环境中应用的增多，对于长期伏案工作的人群和运动员来说，腰背肌长期处于疲劳状态时易发生慢性损伤，利用站姿和坐姿的肌电信息分析来设计分类器，对预防相关腰背疾病具有很高的理论和实用价值。
　　 方法：通过对腰背部肌群的电生理功能监测，并利用表面肌电(sEMG)信号分析技术对人们日常不同坐姿中相关肌肉负荷和其工作情况进行研究，最终把人体表面肌电信息以及动作图像解析的有关参数借助多种数学工具，进行动作肌电信息的特征提取与分类的深度挖掘，在肌电信号的特征基础上进行分类器函数设计。
　　 结果：建立完善腰部肌肉功能评价方法，从而能够实时地、准确地在非损伤状态下反映肌肉活动状态和功能状态，为运动训练指导和康复预防系统的构建打下基础。对肌电数据分析得到站姿和坐姿的功效结果包括：①不同坐姿腰部负荷均大于站立位；②不同坐姿下，身体姿势的改变对腰部负荷影响较大；③挺直位坐姿比放松位坐姿腰背部竖脊肌更易疲劳：④肌电结果显示，腰部和腿部姿势变化对腰部肌肉的影响较小，而脊柱前倾角度的影响较大；
　　 结论：肌电模块信息的动态变化使能够进一步分析得到不同坐姿的功效比较。各传感器的输入信息综合处理为一总体输入函数，对传感器输出信息进行学习、理解，确定权值的分配，完成知识获取信息匹配，进而对输入模式做出解释，将输入数据向量转换成高层逻辑概念，得到分类器的分类输出函数，赋予分类器肌电识别的效果最优化。最终将分类器设计成为软件程序，运行并能够对可用于分析研究的肌电特征向量信号进行有效检测，为运动训练指导和构建肌肉疲劳损伤的康复系统服务。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：缩略词

声明

第一部分 绪论

1.1 课题目的和意义

1.2 本文的主要工作和创新点

1.3 论文各部分的主要内容

第二部分 文献综述

2.1 人体运动机理及肌肉活动模式

2.1.1 人体运动机理

2.1.2 肌肉活动模式

2.2 动作视频信息获取

2.3 生理学肌电信息获取

2.3.1 肌电信号产生的生理学机理

2.3.2 肌电信号检测的方法

2.4 表面肌电信号数字传感器原理设计重点

2.4.1 电极的设计

2.4.2 放大电路的设计

2.4.3 滤波器的设计

2.4.3 A/D转换

2.5 实验受试者综合信息获取分析平台

2.6 分类器设计的研究背景

2.6.1 分类器的定义

2.6.2 国内外分类器设计的研究现状

第三部分 基于站姿和坐姿肌电信息的获取与分析

3.1 肌电在分析人体肌肉工作状态中的作用和意义

3.2 实验装置及肌电数据采集

3.2.1 实验对象

3.2.2 测试动作

3.2.3 数据采集与信号预处理

3.3 现代表面肌电信号分析方法的模式探讨

3.4 利用开放软件平台实现sEMG的主要分析功能的建模设计

3.5 肌电信息获取结果分析研究

第四部分 基于 AR 模型的肌电信号特征提取与分类器设计

4.1 肌电信号的 AR 模型

4.1.1 模型参数辨识

4.1.2 模型阶次的选取

4.2 肌电信号分类器研究

4.2.1 自组织神经网络(SOM)

4.2.2 模糊 ART 网络

4.2.3 改进的Fuzzy ART算法：

4.3 基于坐姿与站姿的动作阶段分类器设计

4.3.1 利用编程设计实现肌电信号检测

4.3.2 分类器程序实现

4.3.3 程序运行结果

第五部分 总结与展望

参考文献

致谢