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基于慣性跟蹤的手臂運動及腦波一致性分析

發(fā)布時間:2018-11-26 08:29
【摘要】:考慮到腦卒中患者的傳統偏癱康復手段依賴于康復醫(yī)生的指導和康復器械的協助,忽略了患者的主動參與性,缺少支配肢體運動的大腦神經系統的直接參與,以手臂運動為對象,研究了人體手臂運動時各姿態(tài)的變化及相應的腦電信號的變化,以探究人體上肢不同頻率運動時大腦神經系統的參與情況與腦電信號變化情況,并提出了混合式Kalman濾波的數據融合算法和基于盲源分離的去除眼電偽跡的方法。在此基礎上設計了快速手臂伸曲和慢速手臂伸曲運動實驗和快速、慢速兩種任務的手臂伸曲運動想象實驗。實驗表明,手臂運動與手臂運動想象腦波信號具有一致性,從而驗證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Considering that the traditional means of rehabilitation for hemiplegia in stroke patients rely on the guidance of rehabilitation doctors and the assistance of rehabilitation instruments, neglecting the active participation of patients and the lack of direct involvement of the cerebral nervous system, which innervates the movement of the limbs, Taking arm movement as an object, the changes of posture and corresponding EEG signals during arm movement were studied, in order to explore the participation of brain nerve system and the change of EEG signal in different frequency movements of human upper limb. A hybrid Kalman filter data fusion algorithm and a blind source separation based method for removing eye electrical artifacts are proposed. On the basis of this, the experiment of fast arm stretch and slow arm stretch motion and the imagination experiment of fast and slow arm stretch motion are designed. Experiments show that the arm motion is consistent with the imaginary brainwave signal of arm motion, and the effectiveness of the proposed method is verified.
【作者單位】: 燕山大學河北省測試計量技術與儀器重點實驗室;上海市計量測試技術研究院;
【基金】:燕山大學基礎研究專項課題青年課題(理工IA類)(16LGA007)項目資助
【分類號】:R743.3;TN911.7

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8 葉祥明;霍文t,

本文編號:2357967


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