目前,我國由于疾病、意外事故及老齡化造成人體上肢功能障礙者已超1億人,利用上肢康復機器人輔助上肢康復訓練問題日益得到廣泛關(guān)注。為增加患者在康復訓練階段主動參與度,基于sEMG信號的動作識別成為康復機器人輔助上肢康復訓練的研究焦點。然而,目前基于sEMG的上肢動作識別的研究存在識別動作簡單（單關(guān)節(jié)動作）、動作識別種類少（4-8種）、沒有在線驗證等問題。為解決以上問題,本論文通過對8通道sEMG數(shù)據(jù)的采集、預處理、特征提取與融合、識別分類等過程,實現(xiàn)14種多關(guān)節(jié)復雜上肢動作的離線識別,并將其算法用于M2上肢康復訓練平臺實現(xiàn)在線驗證。本文主要研究工作如下:（1）sEMG數(shù)據(jù)采集。依據(jù)人體上肢關(guān)節(jié)主要動作及對應肌群分析,確定14種動作及8塊肌肉,設計sEMG采集方案以獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù),并將采集結(jié)果按動作類別分類儲存為csv格式。（2）s EMG數(shù)據(jù)預處理。在去噪方面,本論文提出復合小波去噪法,能同時有效去除sEMG中的高頻噪聲和基線漂移。通過分析小波去噪綜合評價指標T用于sEMG中的不足,提出改進后的綜合評價指標P,實驗驗證了P指標的有效性。將P指標用于評價小波變換閾值、小波變換數(shù)字濾波閾值以及... 

【文章來源】：曲阜師范大學山東省

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 課題相關(guān)內(nèi)容研究現(xiàn)狀
        1.2.1 sEMG在上肢康復訓練應用中的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 動作識別種類及肌電信號采集通道數(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 動作模式識別方法研究現(xiàn)狀
        1.2.4 現(xiàn)存問題分析
    1.3 主要創(chuàng)新點、主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 sEMG數(shù)據(jù)采集
    2.1 肌電信號的原理及特點
    2.2 采集動作及對應肌肉選擇
    2.3 sEMG的采集
        2.3.1 肌電信號采集系統(tǒng)
        2.3.2 sEMG采集注意事項
        2.3.3 肌電數(shù)據(jù)采集實驗設計
    2.4 本章小結(jié)
第3章 sEMG數(shù)據(jù)預處理
    3.1 sEMG去噪分析
        3.1.1 sEMG的噪聲分析
        3.1.2 sEMG去噪理論
    3.2 傳統(tǒng)小波去噪法
        3.2.1 小波變換閾值去噪法
        3.2.2 小波變換數(shù)字濾波閾值去噪法
    3.3 去噪效果評價指標P
    3.4 復合小波去噪法
        3.4.1 傳統(tǒng)小波去噪實驗分析
        3.4.2 復合小波去噪法及實驗分析
    3.5 sEMG的有效信號段提取
    3.6 本章小結(jié)
第4章 sEMG特征提取與分析
    4.1 時域特征的提取
        4.1.1 特征分析窗口
        4.1.2 時域特征
        4.1.3 實驗結(jié)果與分析
    4.2 頻域特征的提取
        4.2.1 頻域特征
        4.2.2 實驗結(jié)果與分析
    4.3 時頻域特征的提取
        4.3.1 時頻域特征
        4.3.2 實驗結(jié)果與分析
    4.4 熵特征提取
        4.4.1 單窗口與多窗口分析
        4.4.2 熵特征
        4.4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 多特征融合與動作識別分類
    5.1 基于Fisher的特征判別分析與融合
        5.1.1 Fisher特征判別分析
        5.1.2 判別結(jié)果分析與特征融合
    5.2 支持向量機分類器
        5.2.1 SVM分類原理
        5.2.2 SVM多分類方法
    5.3 SVM的參數(shù)優(yōu)化
        5.3.1 參數(shù)尋優(yōu)法
        5.3.2 GS-SVM分類
        5.3.3 PSO-SVM分類
    5.4 離線實驗結(jié)果與分析
        5.4.1 參數(shù)尋優(yōu)實驗分析
        5.4.2 多特征融合識別結(jié)果分析
    5.5 基于sEMG的動作識別在上肢康復訓練平臺的實驗驗證
        5.5.1 M2上肢康復訓練平臺
        5.5.2 基于上肢康復平臺的實驗方案與結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文及研究成果
致謝



本文編號：2971941