發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 04:02

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【摘要】：肌音信號(hào)(Mechanomyographic,MMG)是人體發(fā)生動(dòng)作時(shí)由肌肉收縮產(chǎn)生的聲音信號(hào),相比于其他生物電信號(hào),肌音信號(hào)有較強(qiáng)的抗干擾,抗疲勞能力強(qiáng),受環(huán)境干擾小,性價(jià)比較高等諸多優(yōu)點(diǎn),而且信號(hào)中蘊(yùn)含了豐富的能夠反映人肢體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的肌肉活動(dòng)信息,可以作為仿生假肢的控制信號(hào)源,并在實(shí)現(xiàn)假肢的多自由度控制上現(xiàn)出了良好的研究和應(yīng)用前景,特別是在康復(fù)工程中的智能假肢領(lǐng)域,關(guān)于肌音信號(hào)的研究取得了極大的發(fā)展,因而一種基于肌音信號(hào)的智能假肢成為了研究熱點(diǎn)。本課題研究的課題為肌音信號(hào)采集及其在假肢控制中的研究應(yīng)用。課題通過肌音傳感器采集人手前臂特定肌肉振動(dòng)信號(hào)作為假肢手信號(hào)源,通過算法對(duì)不同手勢(shì)動(dòng)作信號(hào)進(jìn)行分類實(shí)現(xiàn)假肢手勢(shì)動(dòng)作模式分類,并在結(jié)合PC端開發(fā)相應(yīng)的假肢手控制系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)、本課題研究中選取Xsens公司開發(fā)的MEMS型三維加速度傳感器來采集肌音信號(hào)。針對(duì)肌音信號(hào)的非線性非平穩(wěn)特性,容易混入與有效肌音信號(hào)頻譜范圍重疊的噪聲信號(hào),考慮到傳統(tǒng)濾波器的局限性,課題著重研究了一種新的信號(hào)處理方法,即通過將經(jīng)典切比雪夫帶通濾波器和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法相結(jié)合來處理加速度信號(hào)中的噪聲信號(hào),提高肌音信號(hào)信噪比。(2)、關(guān)于肌音信號(hào)的手勢(shì)動(dòng)作模式分類模型的研究,針對(duì)傳統(tǒng)的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在訓(xùn)練速度慢,易陷入局部最小值的缺陷,課題設(shè)計(jì)了一種基于限制玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型作為肌音假肢手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別的模型,該模型逐層分別對(duì)每一個(gè)RBM模型進(jìn)行單獨(dú)訓(xùn)練,直到完成最頂層的RBM模型,訓(xùn)練好的RBM模型即可構(gòu)成深度信念網(wǎng)絡(luò),通過反向傳播對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型微調(diào),則可得到最優(yōu)的深度信念網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型。將提取得到的肌音信號(hào)手勢(shì)動(dòng)作數(shù)據(jù)樣本的小波系數(shù)能量特征輸入模型訓(xùn)練學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)對(duì)肌音信號(hào)的分類識(shí)別。通過仿真實(shí)驗(yàn),和傳統(tǒng)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,該算法的時(shí)間效率明顯縮短,并取得了更好的識(shí)別率,過擬合現(xiàn)象得到緩解。(3)、考慮到該模型的實(shí)用性,本課題基于QT5平臺(tái)開發(fā)了假肢手控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)采集并分析肌音信號(hào)得到手勢(shì)動(dòng)作類別信息,經(jīng)USB-422高速串口對(duì)假肢手進(jìn)行驅(qū)動(dòng)控制。通過該假肢手實(shí)驗(yàn)平臺(tái)有效的驗(yàn)證了課題模型研究的可行性。
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R496;TN911.7

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本文編號(hào)：1302707