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肌电信号控制下肢外骨骼的步态识别与步态规划研究
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肌电信号控制下肢外骨骼的步态识别与步态规划研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-21页
1.1 引言
第11-12页
1.2 人体下肢外骨骼研究介绍
第12-15页
1.2.1 国外人体外骨骼研究现状
第12-14页
1.2.2 国内人体外骨骼研究现状
第14-15页
1.3 人体肌电信号研究概述
第15-17页
1.3.1 sEMG在下肢外骨骼的应用研究
第15页
1.3.2 sEMG的特征提取方法
第15-16页
1.3.3 sEMG的模式分类方法
第16-17页
1.3.4 sEMG的模式在线学习
第17页
1.4 课题的研究意义
第17-18页
1.5 论文主要工作
第18-21页
1.5.1 论文主要研究内容
第18-19页
1.5.2 论文结构
第19-21页
第2章 下肢肌电信号及运动信息获取
第21-31页
2.1 sEMG的生理基础
第21-23页
2.1.1 sEMG产生的机理
第21-22页
2.1.2 sEMG的特点
第22-23页
2.2 实验设备
第23-25页
2.2.1 sEMG采集相关设备
第23-24页
2.2.2 下肢运动信息采集相关设备
第24-25页
2.3 sEMG和下肢运动信息采集实验
第25-29页
2.3.1 sEMG电极位置选择
第25-26页
2.3.2 Mti传感器位置安放
第26页
2.3.3 sEMG及下肢运动信号实验过程
第26-27页
2.3.4 sEMG及运动信息实验结果与分析
第27-29页
2.4 本章小结
第29-31页
第3章 下肢sEMG预处理及特征提取
第31-55页
3.1 sEMG滤波处理
第31-38页
3.1.1 肌电信号采集的干扰因素
第31-32页
3.1.2 EMD滤波
第32-35页
3.1.3 小波去噪
第35-37页
3.1.4 EMD+小波去噪
第37-38页
3.2 sEMG的活动段提取技术
第38-41页
3.2.1 单门限多阈值活动段提取技术
第39-40页
3.2.2 实验结果及步频计算
第40-41页
3.3 sEMG特征提取技术
第41-47页
3.3.1 时域特征
第42-43页
3.3.2 频域特征
第43页
3.3.3 小波包奇异值分解
第43-46页
3.3.4 时序模型AR特征
第46-47页
3.4 sEMG特征选择技术
第47-53页
3.4.1 常用特征选择算法
第48-49页
3.4.2 相关性和冗余性指标
第49页
3.4.3 基于动态相关性和冗余性分析的前向特征选择方法
第49-51页
3.4.4 实验结果与讨论
第51-53页
3.5 本章小结
第53-55页
第4章 基于sEMG路况识别和疲劳检测的在线学习算法
第55-71页
4.1 传统分类器
第55-58页
4.1.1 RBF神经网络
第55-57页
4.1.2 BP神经网络
第57-58页
4.2 ELM极限学习机
第58-63页
4.2.1 ELM极限学习机概述
第59-61页
4.2.2 隐含层节点数选择
第61页
4.2.3 疲劳检测实验结果及对比分析
第61-63页
4.3 OS_ELM极限学习机在线增量学习算法
第63-67页
4.3.1 引言
第63-64页
4.3.2 OS_ELM在线学习原理
第64-65页
4.3.3 路况识别实验结果与分析
第65-67页
4.4 集成在线分类器
第67-69页
4.4.1 基于adaboost+OS_ELM增强分类器
第67-68页
4.4.2 实验结果与分析
第68-69页
4.5 本章小结
第69-71页
第5章 基于多路况关节角度步态规划模型的建立
第71-85页
5.1 引言
第71-72页
5.1.1 多路况关节角度步态规划模型的建立过程
第72页
5.2 关节角度特征提取
第72-77页
5.2.1 关节角度傅里叶级数系数提取
第72-75页
5.2.2 基于PCA的降维处理
第75-77页
5.3 基于粒子群优化的模糊神经网络建模
第77-83页
5.3.1 模糊神经网络原理
第77-79页
5.3.2 粒子群优化算法
第79-80页
5.3.3 实验结果与分析
第80-83页
5.4 本章小结
第83-85页
第6章 总结与展望
第85-87页
6.1 结论
第85-86页
6.2 问题与展望
第86-87页
参考文献
第87-93页
致谢
第93页
本篇论文共
93
页,
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。
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