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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

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