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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

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