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表面肌电分析反馈仪软件系统设计及非线性信号处理技术的应用研究

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表面肌电分析反馈仪软件系统设计及非线性信号处理技术的应用研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-11页
· 绪论第11-17页
  · 引言第11-13页
  · 课题研究现状第13-16页
    · 表面肌电分析反馈仪研究现状第13页
    · 表面肌电非线性分析研究现状第13-15页
    · 肌肉疲劳研究现状第15-16页
  · 论文主要内容介绍第16-17页
· 表面肌电分析反馈仪软件系统第17-32页
  · 系统需求分析第17页
  · 软件设计架构第17-21页
    · 软件总体架构第18-19页
    · 软件交互框架和功能流程第19-20页
    · 数据库设计第20-21页
  · 软件功能介绍第21-30页
    · 肌电定制化方案采集第21-24页
    · 自定义采集第24-25页
    · 肌电信号处理和参数评估第25-29页
    · 多媒体生物反馈治疗第29-30页
  · 系统测试第30-32页
· 基于LZ复杂度和熵的脑卒中患者下肢肌电特性分析第32-56页
  · LZ复杂度第32-37页
    · 算法描述第32-34页
    · 改进LZ复杂度第34-35页
    · 算法对比第35-37页
  · 熵第37-48页
    · 近似熵和样本熵第38-41页
    · 模糊近似熵第41-42页
    · 算法性能测试和参数选择第42-48页
  · 实验第48-56页
    · 实验方法第48-50页
    · 实验数据及分析第50-55页
    · 实验结果与讨论第55-56页
· 基于多重分形和熵的疲劳肌肉信号特性分析第56-73页
  · 分形第56-58页
    · 分形的定义和性质第56页
    · 分形维数第56-58页
  · 多重分形第58-61页
    · 多重分形谱定义第58-59页
    · 计算方法第59-60页
    · 算法实现第60-61页
  · 肌肉疲劳检测第61-73页
    · 数据采集第62-63页
    · 疲劳前后分形分析第63-65页
    · 疲劳过程中多重分形指标变化第65-69页
    · 疲劳过程中复杂度和熵变化第69-73页
· 总结与展望第73-75页
  · 总结第73-74页
  · 展望第74-75页
参考文献第75-78页
作者简历第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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