基于矩陣分解算法和快速正交搜索方法的肌力估計研究
【學位授予單位】:中國科學技術(shù)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:R318
【圖文】:
肌電信號是骨骼肌收縮過程中產(chǎn)生的電生理信號,包含豐富的神經(jīng)肌肉系統(tǒng)逡逑,可以反映出人體運動過程中肌肉的激活情況。肌肉收縮力由骨骼肌產(chǎn)生,逡逑肌腱、骨骼和關(guān)節(jié)等的傳遞,最終實現(xiàn)靜態(tài)收縮或者動態(tài)運動。因此,利用逡逑信號對肌肉收縮力進行預測是一種可行的方法。本章將詳細介紹表面肌電的逡逑、采集以及基于表面肌電的肌力估計方法。逡逑表面肌電信號的形成和采集逡逑2.2.1肌電信號的生理學原理逡逑為實現(xiàn)各種精細復雜的動作和運動,人體的中樞神經(jīng)系統(tǒng)(Central邋Nervousm,邋CNS)需要協(xié)調(diào)與之相關(guān)的各個肌肉和骨骼。神經(jīng)肌肉系統(tǒng)接受人體輸入信息,通過大腦運動皮層區(qū)、腦干以及脊髓進行信息傳遞和分級控制,逡逑來實現(xiàn)任務(wù)動作或目標運動[46]。逡逑Spinal邋cord邋(section)逡逑
輸出的結(jié)果與網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接方式密切相關(guān),不同的激勵函數(shù)或不同的函數(shù)聯(lián)接逡逑權(quán)重都會導致輸出結(jié)果的改變。有研宄表明,三層的BPNN能夠很好地逼近任逡逑何非線性映射,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2.2所示。目前有很多利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法逡逑進行肌力估計的研宄。例如,Farid邋Mobasser和Keyvan邋Hashtrudi-Zaad使用了多逡逑層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種ANN算法對肘關(guān)節(jié)運動過程中的逡逑手部發(fā)力情況進行預測,輸入信號包括有上臂肌肉表面肌電信號、肘關(guān)節(jié)角度和逡逑角速度[64]。Usama邋J.Naeem等以整流平滑后的朧橈肌、肱三頭肌和屈肌的肌電信逡逑號作為反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號,實現(xiàn)了對肱二頭肌肌力的估計[65】。王少逡逑平等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了基于獨立成分分析算法的肌電-肌力預測[66]。逡逑輸入逡逑輸入層邐隱層邋輸出層逡逑圖2.2三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑并行級聯(lián)識別(Parallel邋Cascade邋Identification,邋PCI)是上世紀90年代新興的逡逑一種動態(tài)識別算法。該方法利用動態(tài)線性有限脈沖響應(yīng)和靜態(tài)非線性擬合來實現(xiàn)逡逑更為精確的系統(tǒng)識別167]。理想情況下,基于肌電信號的肌力估計模型應(yīng)該能夠逡逑捕獲到系統(tǒng)整體的動態(tài)信息和固有的非線性特征,因而結(jié)合了動態(tài)和靜態(tài)需求的逡逑PCI算法被一些研宄選用作肌力估計模型。Javad邋Hashemi等使用并行級聯(lián)識別逡逑作為動態(tài)評估工具探索了從上臂肌肉肌電信號到手腕誘導力的映射關(guān)系,由于該逡逑13逡逑
【參考文獻】
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