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基于肌电信号模式识别的假肢控制研究

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基于肌电信号模式识别的假肢控制研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 课题来源第10页
  1.2 课题研究的目的和意义第10-11页
  1.3 国内外研究概况第11-13页
  1.4 论文的主要研究内容第13-14页
  1.5 论文结构安排第14-15页
第二章 肌电信号的采集与处理第15-23页
  2.1 肌电信号的产生第15页
  2.2 肌电信号的特点第15-16页
  2.3 肌电信号特征参数的选择第16-17页
  2.4 肌电信号的采集与处理第17-22页
    2.4.1 肌肉的选择第18-19页
    2.4.2 表面电极的位置选择第19-22页
  2.5 本章小结第22-23页
第三章 基于表面肌电信号模式识别的算法研究第23-34页
  3.1 神经网络的基本结构第23-25页
  3.2 基于BP神经网络与LVQ神经网络的模式识别第25-30页
    3.2.1 基于BP神经网络的模式识别第25-28页
    3.2.2 基于LVQ神经网络的模式识别第28-30页
  3.3 基于BP神经网络与LVQ神经网络混合模型的模式识别第30-33页
    3.3.1 混合模型的构建第30-31页
    3.3.2 基于BP-LVQ神经网络的模式识别第31-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第四章 基于肌电信号模式识别的假肢控制第34-47页
  4.1 假肢的离线控制第34-37页
    4.1.1 PC上位机软件设置第35-36页
    4.1.2 80C52单片机下位机软件配置第36-37页
  4.2 基于STM32嵌入式系统的假肢实时控制第37-46页
    4.2.1 STM32嵌入式系统架构第38-40页
    4.2.2 硬件连接第40-42页
    4.2.3 软件配置第42-43页
    4.2.4 基于肌电信号模式识别的假肢实时控制第43-46页
  4.3 本章小结第46-47页
第五章 基于STM32的假肢无线控制第47-55页
  5.1 控制指令的编码和解码第47-50页
  5.2 控制指令的无线发送与接收第50-54页
  5.3 本章小结第54-55页
第六章 结论与展望第55-57页
  6.1 结论第55-56页
  6.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
英文缩写词表第61-62页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文及参加的项目第62-63页
A:在国内外刊物上发表的论文第62页
B:在国际学术会议上发表的论文第62页
C:参加的项目第62-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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