本文關(guān)鍵詞：基于肌電信號(hào)模式識(shí)別的假肢控制研究

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【摘要】：近年來(lái),因各類(lèi)交通事故、工傷或者自然災(zāi)害等因素造成的截肢患者人數(shù)正在呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。對(duì)于上肢截肢患者,一種比較常用的方法是通過(guò)安裝假肢來(lái)完成日常生活中簡(jiǎn)單的上肢動(dòng)作。然而,目前的商業(yè)肌電假肢大多采用閾值控制的方法,假肢在各個(gè)自由度之間進(jìn)行控制切換時(shí)往往需要按照某種特定的順序進(jìn)行,給使用者帶來(lái)了諸多不便。本文采用的基于表面肌電信號(hào)模式識(shí)別的假肢控制方法,將不再僅僅依賴于簡(jiǎn)單的肌電信號(hào)幅值,而是根據(jù)肌電信號(hào)的模式識(shí)別結(jié)果對(duì)假肢進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作的控制。彌補(bǔ)了閾值控制方法在進(jìn)行自由度之間切換時(shí)所帶來(lái)的不便,也使得控制過(guò)程更加直觀。本文介紹了肌電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理以及表面肌電信號(hào)的時(shí)域、頻域特點(diǎn)。采集了左臂上肢曲臂、伸臂、腕內(nèi)旋、腕外旋、握拳和張手六種動(dòng)作下肱二頭肌、肱三頭肌、指伸肌和指淺屈肌四塊肌肉的表面肌電信號(hào),提取了表面肌電信號(hào)的均方根、最大斜率和中值頻率三種特征參數(shù)構(gòu)成的特征向量。開(kāi)展了基于表面肌電信號(hào)模式識(shí)別的算法研究。在對(duì)比分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集到的表面肌電信號(hào)模式識(shí)別結(jié)果的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行BP-LVQ兩層混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別算法,使平均識(shí)別率高達(dá)96%,對(duì)于相對(duì)識(shí)別率較低的腕外旋和握拳兩種動(dòng)作的識(shí)別率也均高于使用單一BP或LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)兩種動(dòng)作的識(shí)別率。實(shí)現(xiàn)了肌電信號(hào)對(duì)假肢的離線控制。本文使用了80C52單片機(jī)接收上位機(jī)中MATLAB對(duì)表面肌電信號(hào)的識(shí)別結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了表面肌電信號(hào)對(duì)于假肢的離線控制。設(shè)計(jì)了一款基于STM32嵌入式芯片的便攜式肌電信號(hào)采集、識(shí)別和假肢實(shí)時(shí)、無(wú)線控制系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了嵌入式系統(tǒng)對(duì)肌電信號(hào)的采集和識(shí)別,并配合PT2262/PT2272編解碼芯片以及無(wú)線收發(fā)模塊進(jìn)行控制指令的無(wú)線傳輸,實(shí)現(xiàn)了肌電信號(hào)對(duì)假肢的實(shí)時(shí)、無(wú)線控制。
【關(guān)鍵詞】：肌電信號(hào) 模式識(shí)別 假肢控制 STM32
【學(xué)位授予單位】：南通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7;TP183;TP273
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題來(lái)源10
• 1.2 課題研究的目的和意義10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究概況11-13
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 肌電信號(hào)的采集與處理15-23
• 2.1 肌電信號(hào)的產(chǎn)生15
• 2.2 肌電信號(hào)的特點(diǎn)15-16
• 2.3 肌電信號(hào)特征參數(shù)的選擇16-17
• 2.4 肌電信號(hào)的采集與處理17-22
• 2.4.1 肌肉的選擇18-19
• 2.4.2 表面電極的位置選擇19-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于表面肌電信號(hào)模式識(shí)別的算法研究23-34
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)23-25
• 3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別25-30
• 3.2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別25-28
• 3.2.2 基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別28-30
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型的模式識(shí)別30-33
• 3.3.1 混合模型的構(gòu)建30-31
• 3.3.2 基于BP-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于肌電信號(hào)模式識(shí)別的假肢控制34-47
• 4.1 假肢的離線控制34-37
• 4.1.1 PC上位機(jī)軟件設(shè)置35-36
• 4.1.2 80C52單片機(jī)下位機(jī)軟件配置36-37
• 4.2 基于STM32嵌入式系統(tǒng)的假肢實(shí)時(shí)控制37-46
• 4.2.1 STM32嵌入式系統(tǒng)架構(gòu)38-40
• 4.2.2 硬件連接40-42
• 4.2.3 軟件配置42-43
• 4.2.4 基于肌電信號(hào)模式識(shí)別的假肢實(shí)時(shí)控制43-46
• 4.3 本章小結(jié)46-47
• 第五章 基于STM32的假肢無(wú)線控制47-55
• 5.1 控制指令的編碼和解碼47-50
• 5.2 控制指令的無(wú)線發(fā)送與接收50-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 第六章 結(jié)論與展望55-57
• 6.1 結(jié)論55-56
• 6.2 展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 英文縮寫(xiě)詞表61-62
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文及參加的項(xiàng)目62-63
• A：在國(guó)內(nèi)外刊物上發(fā)表的論文62
• B：在國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表的論文62
• C：參加的項(xiàng)目62-63
• 致謝63

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