摘要
第一章 绪论
1.1 课题背景
1.2 表面肌电信号的研究意义
1.3 表面肌电信号的国内外研究现状
1.3.1 肌电信号采集和预处理的研究现状
1.3.2 表面肌电信号特征提取研究现状
1.3.3 表面肌电信号的模式分类研究现状
1.4 肌电假肢控制存在的问题
1.5 论文的主要内容
1.6 本章小结
第二章 表面肌电信号采集
2.1 肌电控制系统组成
2.2 前臂功能性肌肉选择
2.3 肌电电极属性及选择
2.4 表面肌电信号的采集
2.5 本章小结
第三章 表面肌电信号的特征提取方法研究
3.1 表面肌电信号的数字滤波
3.1.1 滤波算法原理
3.2 动作表面肌电信号起始点检测
3.3 动作表面肌电信号的特征提取
3.3.1 时域特征提取方法
3.3.2 频域特征的提取方法
3.3.3 时频域特征提取方法
3.4 PCA降维方法
3.4.1 PCA算法原理
3.4.2 PCA方法的计算过程
3.5 本章小结
第四章 表面肌电信号的动作模式识别方法研究
4.1 模式识别概述
4.2 支持向量机分类算法原理
4.2.1 SVM的基本思想
4.2.2 最优分类面
4.2.3 广义的最优分类面
4.2.4 基于支持向量机多类别分类器算法
4.3 本章小结
第五章 实验及结果分析
5.1 人手抓取动作选取
5.2 实验准备工作
5.3 特征值提取对识别结果的影响
5.3.1 时域特征提取方法对人手抓取动作的识别率
5.3.2 时频域特征提取方法对人手抓取动作的识别率
5.3.3 时域特征方法与时频域特征提取方法的比较
5.3.4 减少人手抓取动作种类对识别率的影响
5.4 电极个数对识别结果的影响
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要工作和研究成果
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
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