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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于sEMG信号的人手运动意图解码研究
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基于sEMG信号的人手运动意图解码研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
注释表第14-15页
缩略词第15-16页
第一章 绪论第16-23页
    1.1 研究背景与意义第16-17页
    1.2 可穿戴康复机器人手的研究现状第17-18页
    1.3 本课题在机器人手研究中的作用和意义第18-19页
    1.4 运动意图解码的国内外研究现状第19-21页
    1.5 本文主要工作第21-23页
第二章 sEMG信号采集系统第23-38页
    2.1 引言第23页
    2.2 sEMG信号产生的生理学基础第23-25页
    2.3 sEMG信号的特点第25-26页
    2.4 sEMG信号的数学模型第26-28页
    2.5 采集肌肉选择第28-29页
    2.6 sEMG信号的硬件采集系统第29-34页
        2.6.1 采集电极选择第29-30页
        2.6.2 采集调理电路分析第30-33页
        2.6.3 A/D转换第33-34页
    2.7 sEMG信号的软件采集界面设计第34-37页
    2.8 本章小结第37-38页
第三章 表面肌电信号的预处理第38-44页
    3.1 引言第38页
    3.2 sEMG信号的小波降噪准则第38-39页
    3.3 sEMG信号的小波降噪过程第39页
    3.4 小波降噪的阈值选择第39-40页
    3.5 sEMG信号的小波降噪阈值选取实验第40-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第四章 六种手部意图动作的解码第44-59页
    4.1 引言第44页
    4.2 人手运动意图解码原理与过程第44-45页
        4.2.1 人手运动意图解码原理第44页
        4.2.2 人手运动意图解码过程第44-45页
    4.3 sEMG信号的盲分离第45-49页
        4.3.1 基本ICA的数学模型第45-46页
        4.3.2 ICA的前提假设和不确定性第46-47页
        4.3.3 sEMG信号的非高斯性测度第47页
        4.3.4 盲源MUAPT的提取第47-49页
    4.4 MUAPT信息的特征提取第49-50页
        4.4.1 LPP算法原理第49页
        4.4.2 MUAPT的LPP算法实现过程第49-50页
    4.5 MUAPT信息的分类第50-54页
        4.5.1 HMM原理第50-51页
        4.5.2 HMM的结构第51页
        4.5.3 MUAPT的HMM需解决的三类问题第51-54页
            4.5.3.1 评估问题第51-52页
            4.5.3.2 识别问题第52-53页
            4.5.3.3 训练问题第53-54页
        4.5.4 MUAPT的HMM算法实现过程第54页
    4.6 六种手部意图动作的解码实验与分析第54-58页
    4.7 本章小结第58-59页
第五章 基于肌电解码的康复机器人手运动控制第59-72页
    5.1 引言第59页
    5.2 人手结构分析第59-60页
    5.3 康复机器人手套的选用第60页
    5.4 运动控制方案设计第60-61页
    5.5 运动控制方案的主要模块第61-68页
        5.5.1 单片机处理模块第61-62页
        5.5.2 PWM生成模块第62-64页
        5.5.3 驱动电路模块第64-65页
        5.5.4 气动阀模块第65-66页
        5.5.5 气动肌腱模块第66-68页
    5.6 康复机器人手运动控制实验第68-70页
    5.7 冥想训练法第70页
    5.8 本章小结第70-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 本文的主要工作第72-73页
    6.2 今后展望第73-74页
参考文献第74-79页
致谢第79-80页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第80页

 
 
论文编号BS4154928,这篇论文共80
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