声明
致 谢
1 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 国内外研究发展及现状
1.2.1 表面肌电信号分析的发展历史
1.2.2 肌肉疲劳评估
1.2.3 人体颈部动作识别技术
1.3 本文的研究内容与创新点
1.4 本文的章节安排
2 肌电信号概述
2.1 肌电信号的生理学基础
2.1.1 肌电信号产生原理
2.1.2 肌电信号的采集方法
2.1.3 表面肌电信号的特点
2.1.4 表面肌电信号噪声类型以及来源
2.1.5 表面肌电信号的数学模型表达
2.2 人体颈部肌群分析
2.2.1 斜方肌
2.2.2 胸锁乳突肌
2.3 肌肉位置标识以及电极放置方法
2.3.1 胸锁乳突肌
2.3.2 斜方肌
2.4 表面肌电信号预处理
2.4.1 滤波预处理
2.4.2 肌电信号数据分割
2.5 表面肌电信号分析方法
2.5.1 时域分析方法
2.5.2 频域分析方法
2.5.3 小波变换
2.6 McKenzie疗法
2.7 本章小结
3 颈部表面肌电信号采集及预处理方案
3.1 表面肌电信号数据采集系统介绍
3.2 颈部表面肌电信号采集方案
3.2.1 实验对象
3.2.2 颈部静态疲劳实验
3.3 颈部主要动作以及颈部康复动作
3.3.1 颈部基本动作
3.3.2 颈部康复动作
3.3.3 颈部动作采集
3.4 信号预处理
3.4.1 带通滤波
3.4.2 陷波滤波
3.4.3 标准化
3.4.4 小波去噪
3.5 本章小结
4 颈部肌肉疲劳分析
4.1 表面肌电信号分离
4.1.1 盲信号分离
4.1.2 快速独立成分分析算法
4.1.3 非负独立成分分析算法
4.1.4 时间解相关算法
4.1.5 分离性能比较
4.2 基于时延参数寻优的 TDSEP算法
4.3 疲劳分析指标
4.4 疲劳分析
4.5 本章小结
5 基于表面肌电信号的人体颈部动作识别
5.1 BP神经网络概述
5.1.1 传统 BP神经网络
5.1.2 基于 HCA的 BP神经网络
5.2 特征选取
5.3 颈部基本动作识别
5.4 颈部康复锻炼相关动作识别
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 本文总结
6.2 展望
参考文献
作者简历
读硕期间的科研成果
浙江大学;
