基于表面肌电信号的人体下肢动作识别及关节力矩分析研究

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基于表面肌电信号的人体下肢动作识别及关节力矩分析研究

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基于表面肌电信号的人体下肢动作识别及关节力矩分析研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 课题研究背景	第10-11页
1.2 智能假肢的研究现状	第11页
1.3 表面肌电信号特征提取和识别的研究现状	第11-13页
1.3.1 表面肌电信号特征提取方法	第12-13页
1.3.2 表面肌电信号模式识别方法	第13页
1.4 人体骨肌系统运动学与动力学分析技术的研究现状	第13-14页
1.5 人体骨肌系统肌肉力数值计算技术的研究现状	第14-15页
1.6 本论文研究目的及主要内容	第15-17页
第二章表面肌电信号的采集及预处理	第17-26页
2.1 表面肌电信号的特点	第17-18页
2.2 动作表面肌电信号的采集	第18-21页
2.2.1 表面肌电信号采集设备	第18页
2.2.2 表面肌电信号采集过程	第18-21页
2.3 表面肌电信号预处理	第21-24页
2.3.1 噪声来源	第21-22页
2.3.2 小波去噪	第22-24页
2.4 本章小结	第24-26页
第三章表面肌电信号的特征提取	第26-43页
3.1 特征提取方式	第26-31页
3.1.1 时域分析	第26-28页
3.1.2 频域分析	第28-29页
3.1.3 时频分析	第29-31页
3.2 基于小波变换的特征提取方法	第31-42页
3.2.1 基于db4小波最大值肌电信号特征提取	第32-34页
3.2.2 基于dmey小波多尺度分解肌电信号特征提取	第34-35页
3.2.3 基于bior3.1小波奇异值肌电信号特征提取	第35-38页
3.2.4 特征值融合	第38-42页
3.3 本章小结	第42-43页
第四章人体下肢动作模式识别研究	第43-61页
4.1 人工神经网络	第43-44页
4.2 BP神经网络	第44-49页
4.2.1 正向传播	第45-46页
4.2.2 反向传播	第46-48页
4.2.3 误差函数	第48-49页
4.3 Elman神经网络	第49-51页
4.4 模式识别结果	第51-59页
4.4.1 Elman神经网络识别结果	第51-54页
4.4.2 BP神经网络识别结果	第54-59页
4.5 本章小结	第59-61页
第五章基于表面肌电信号的关节力矩分析研究	第61-73页
5.1 表面肌电信号关节力矩研究路线	第61页
5.2 正动力学模型	第61-66页
5.2.1 肌肉收缩模型	第62-64页
5.2.2 肌肉生理模型	第64-66页
5.3 逆动力学模型	第66页
5.4 实验数据采集	第66-72页
5.4.1 实验仪器	第66-67页
5.4.2 数据采集过程	第67-68页
5.4.3 数据处理与研究结果	第68-72页
5.5 本章小结	第72-73页
第六章总结与展望	第73-75页
6.1 总结	第73页
6.2 展望	第73-75页
参考文献	第75-81页
攻读学位期间科研成果	第81-82页
致谢	第82-83页
附录1 神经网络识别结果	第83-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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