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人体下肢运动意图的脑肌多源感知方法研究

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人体下肢运动意图的脑肌多源感知方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 研究的背景和意义第11-12页
    1.2 可穿戴外骨骼机器人国内外研究现状第12-22页
        1.2.1 士兵可穿戴外骨骼机器人国内外研究现状第12-17页
        1.2.2 航天机器人辅助技术国内外现状第17-18页
        1.2.3 康复外骨骼机器人技术国内外研究现状分析第18-22页
    1.3 人体运动意图感知技术研究的国内外现状分析第22页
    1.4 论文研究内容及结构第22-25页
        1.4.1 论文研究内容第22-23页
        1.4.2 论文结构第23-25页
第二章 人体下肢典型动作分析及其多源感知策略研究第25-37页
    2.1 人体下肢骨肌生物力学分析第25-30页
        2.1.1 人体下肢骨骼简介第25-27页
        2.1.2 人体下肢关节第27页
        2.1.3 人体下肢肌肉系统第27-29页
        2.1.4 飞行过程中的人体生物力学分析第29-30页
    2.2 人体下肢运动分析第30-31页
    2.3 人体下肢典型运动模式第31-32页
    2.4 航天员典型运动模式分析第32-35页
        2.4.1 航天员舱外活动第32-33页
        2.4.2 航天员舱内活动第33-35页
    2.5 人体下肢运动意图多源感知策略第35-36页
    2.6 本章小结第36-37页
第三章 人体下肢运动意图的脑电预先感知方法研究第37-55页
    3.1 脑电信号概述第37-39页
        3.1.1 脑电信号的产生第37-38页
        3.1.2 脑电信号的分类第38-39页
    3.2 利用脑电信号进行人体运动意图预判的可行性分析第39-40页
    3.3 BCI技术原理第40页
    3.4 人体下肢运动意图的脑电信号采集与预处理第40-44页
        3.4.1 脑电信号的采集第40-43页
        3.4.2 脑电信号的降噪预处理第43-44页
    3.5 小波变换的脑电信号特征提取第44-49页
        3.5.1 小波变换原理第44-45页
        3.5.2 小波基的选择第45-46页
        3.5.3 小波变换的频率分析第46-47页
        3.5.4 小波变换的能量值表征第47页
        3.5.5 脑电信号小波特征构建第47-49页
    3.6 支持向量机模式识别方法研究第49-50页
    3.7 基于最小二乘支持向量机的运动想象脑电信号分类方法第50-54页
        3.7.1 LS-SVM算法分析第50-52页
        3.7.2 LS-SVM的参数选择第52-53页
        3.7.3 人体下肢运动想象脑电信号分类分析第51-54页
    3.8 本章小结第54-55页
第四章 人体下肢运动意图的肌电精细感知方法研究第55-75页
    4.1 肌电精细感知方法概述第55-57页
        4.1.1 表面肌电信号的产生模型第55-56页
        4.1.2 肌电精细感知方法的可行性分析第56-57页
    4.2 SEMG测试点的选取及采集第57-62页
        4.2.1 作用于六种运动模式的腿部主要肌肉分析第57-58页
        4.2.2 SEMG测试点的确定第58-60页
        4.2.3 肌电精细感知系统的搭建第60-62页
    4.3 基于MALLAT小波分解与PCA的 SEMG特征表征方法研究第62-70页
        4.3.1 SEMG信号的小波消噪预处理方法第62-65页
        4.3.2 基于MALLAT小波分解的SEMG特征提取第65-68页
        4.3.3 基于PCA的 SEMG特征降维第68-70页
    4.4 人体下肢多动作表面肌电信号的模式分类研究第70-73页
    4.5 本章小结第73-75页
第五章 人体下肢运动意图的光纤形变感知方法研究第75-87页
    5.1 人体下肢运动步态分析第75-78页
        5.1.1 步态周期分析第75-76页
        5.1.2 人体下肢典型运动测量分析第76-78页
    5.2 人体下肢光纤形变感知系统的工作原理第78-80页
        5.2.1 光纤感知器设计第78-79页
        5.2.2 光纤出射端光强分布分析第79-80页
    5.3 人体下肢运动的光纤数据采集第80-83页
    5.4 基于分形理论的特征提取方法第83-85页
    5.5 基于支持向量机的模式识别方法第85-86页
    5.6 本章小结第86-87页
第六章 脑肌多源精密感知系统构建及其信息融合方法研究第87-99页
    6.1 信息融合的方式第87-89页
    6.2 人体下肢运动意图多源感知系统的构建及融合方法第89-91页
    6.3 基于脑电、肌电和光纤的人体下肢运动意图信息融合方法第91-98页
        6.3.1 脑电预先感知系统与光纤形变感知系统的融合方法第91-93页
        6.3.2 基于D-S论证的脑肌多源信息融合第93-97页
        6.3.3 人体下肢运动意图的脑电、肌电与光纤多源感知信息融合方法第97-98页
    6.4 本章小结第98-99页
第七章 结论与展望第99-103页
    7.1 总结第99-100页
    7.2 创新点第100-101页
    7.3 展望第101-103页
参考文献第103-113页
发表学术论文和参加科研情况说明第113-115页
致谢第115-116页

本篇论文共116页,点击这进入下载页面
 
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