声明
1 绪论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究现状中存在的问题
1.4 本文主要研究内容
1.5 章节安排
2 下肢运动与肌电数据采集
2.1 下肢肌肉
2.2 步态介绍
2.3 表面肌电信号
2.4 sEMG信号采集
2.5 本章小结
3 表面肌电信号的数据预处理
3.1 表面肌电信号
3.2 sEMG的特征提取
3.3 sEMG信号的数据分割
3.4 样本集划分
3.5 特征筛选
3.6 本章小结
4 基于下肢sEMG信号的模式识别的研究
4.1 基于经典机器学习算法的下肢sEMG信号的模式识别
4.2 基于卷积神经网络的下肢sEMG信号模式识别
4.3 实验结果与分析
4.4 训练样本量对算法模型的影响
4.5 数据分割对算法模型的影响
4.6 本章小结
5 步态预测识别算法的研究
5.1 基于经典算法及卷积神经网络的步态识别
5.2 对一维卷积神经网络的优化
5.3 优化后一维卷积神经网络
5.4 sEMG信号的离线识别
5.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
西华大学;
