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基于sEMG的康复机器人控制方法研究
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基于sEMG的康复机器人控制方法研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-11页
第1章 绪论
第11-23页
1.1 课题背景及研究意义
第11-12页
1.2 国内外研究现状
第12-22页
1.2.1 康复机器人的国内外研究现状
第12-17页
1.2.2 肌电信号的国内外研究现状
第17-21页
1.2.3 阻抗控制的研究现状
第21-22页
1.3 本文的主要工作
第22-23页
第2章 肌电信号的特征分析
第23-37页
2.1 引言
第23页
2.2 肌电信号产生的原理
第23-25页
2.3 肌电信号的采集
第25-28页
2.4 肌电信号的预处理
第28-29页
2.5 肌电信号的特征提取
第29-31页
2.6 关节角的采集
第31-35页
2.6.1 Kinect主要功能
第31-32页
2.6.2 各关节转动角度计算方法
第32-35页
2.7 本章小结
第35-37页
第3章 基于支持向量机的患者运动估计
第37-53页
3.1 引言
第37页
3.2 支持向量机
第37-45页
3.2.1 统计学基础
第37-39页
3.2.2 支持向量机基本概念
第39-43页
3.2.3 支持向量回归
第43-45页
3.3 BP神经网络
第45-48页
3.4 支持向量机与BP神经网络的对比
第48-51页
3.5 本章小结
第51-53页
第4章 基于关节力感知的阻抗控制
第53-69页
4.1 引言
第53页
4.2 机器人与环境接触的动力学模型
第53-61页
4.2.1 D-H坐标系模型
第53-56页
4.2.2 建立运动学模型
第56-57页
4.2.3 建立动力学模型
第57-61页
4.3 阻抗控制
第61-68页
4.4 本章小结
第68-69页
第5章 上肢康复机器人运动控制
第69-77页
5.1 引言
第69页
5.2 上肢康复机器人简介
第69-73页
5.2.1 电机的选择
第70-71页
5.2.2 电机驱动器的选择
第71-72页
5.2.3 力传感器的选择
第72-73页
5.3 sEMG康复机器人控制方法及实验
第73-75页
5.4 本章小结
第75-77页
总结与展望
第77-79页
参考文献
第79-85页
攻读硕士学位期间发表的论文
第85-87页
致谢
第87页
本篇论文共
87
页,
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。
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