本文關(guān)鍵詞：基于上肢運動信息的接口技術(shù)研究

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【摘要】：近年來,人機接口技術(shù)在全球范圍內(nèi)的研究進入了高速發(fā)展時期,由最初的醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域逐漸的擴展到工程仿生,虛擬現(xiàn)實等多領(lǐng)域。國內(nèi)外的人機接口技術(shù)研究小組對人體信息的選取,信號的采集處理以及方案的設(shè)計可以說特征各異。人機接口技術(shù)發(fā)展的目的是為了更方便的實現(xiàn)人與機器之間的溝通,從而使得機器能夠代替人完成相應(yīng)的工作。而經(jīng)過千萬年的演化,上肢成為了人體最靈活的部分,人的動作意圖可以通過上肢運動信息得到展示,基于此,本論文進行了對上肢運動信息的采集,分析以及與計算機的連接。首先,本論文介紹了上肢運動信息的表征信息：表面肌電信號和加速度信號,同時對接口系統(tǒng)的構(gòu)成作了簡要的分析。設(shè)計了基于ATmega8的嵌入式人機接口系統(tǒng)。系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)主要由四部分部分組成：肌電傳感器電路,加速度傳感器電路,ATmega8信號轉(zhuǎn)換傳輸模塊,計算機分類處理模塊。接著,重點闡述了接口系統(tǒng)的硬件電路和軟件架構(gòu),其中硬件部分的肌電采集電路包含了分級放大電路、濾波電路、電平轉(zhuǎn)換電路的設(shè)計,基于加速度傳感器ADXL345的電路采集加速度信息。軟件部分對上位機與下位機的軟件流程進行了詳細說明,同時對數(shù)據(jù)分析中用到的重點算法SVM分類法進行了闡述。運用SVM算法,對肌電信號和加速度信息進行離線分析,包含了數(shù)據(jù)降維,參數(shù)尋優(yōu)訓(xùn)練建模,以及最后的分類測試,測試結(jié)果顯示離線數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率能夠達到比較好的效果,最后,將SVM分類法移植到上位機軟件中,進行在線的動作識別,實驗結(jié)果與離線測試得到的結(jié)論相一致。
【關(guān)鍵詞】：人機接口 上肢運動信息 加速度 表面肌電 SVM
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP334.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 研究背景及選題意義7-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究內(nèi)容及意義11-12
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 上肢運動信息以及接口概述13-21
• 2.1 表面肌電信號概述13-16
• 2.1.1 表面肌電信號產(chǎn)生的機理13-14
• 2.1.2 肌電信號的測量方式14-16
• 2.2 加速度傳感器16-18
• 2.2.1 加速度傳感器的分類16-17
• 2.2.2 加速度傳感器的應(yīng)用17-18
• 2.3 接口系統(tǒng)構(gòu)成18-21
• 第三章 系統(tǒng)平臺硬件架構(gòu)21-30
• 3.1 接口系統(tǒng)的整體方案介紹21-22
• 3.2 肌電信號放大模塊設(shè)計22-26
• 3.2.1 分級放大電路22-24
• 3.2.2 濾波電路24-25
• 3.2.3 電平轉(zhuǎn)換電路25-26
• 3.3 加速度信號采集模塊26-28
• 3.4 BC04-B藍牙傳輸模塊28-30
• 第四章 系統(tǒng)平臺軟件架構(gòu)30-39
• 4.1 下位機軟件30-32
• 4.1.1 下位機軟件環(huán)境30
• 4.1.2 下位機軟件流程30-32
• 4.2 上位機軟件32-33
• 4.3 SVM分類器33-39
• 4.3.1 SVM分類原理34-36
• 4.3.2 SVM多分類方法36-39
• 第五章 數(shù)據(jù)分析以及實驗驗證39-48
• 5.1 數(shù)據(jù)降維39-41
• 5.2 參數(shù)尋優(yōu)41-44
• 5.3 SVM建模及分類實驗44-46
• 5.4 實驗的在線實現(xiàn)46-48
• 第六章 總結(jié)與展望48-50
• 6.1 本論文工作總結(jié)48
• 6.2 下一步工作展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻51-53
• 作者簡介53

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本文編號：756854