隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,生物醫(yī)學工程與模式識別技術(shù)的結(jié)合廣泛應用在人機交互、疾病診斷、假肢控制等多個領(lǐng)域,其中,功能智能化的假肢的發(fā)展使得手勢動作的分類識別成為研究的熱點之一。迄今為止,解碼表面肌電信號（sEMG）成為手勢動作識別的主要研究手段,但sEMG也是一種微弱的生理電信號,容易受到電磁干擾和肌肉疲勞的影響。通常,傳統(tǒng)的肌電采集設(shè)備大多采用的是金屬電極,需要采用涂導電膏的方式降低電極與皮膚之間的接觸阻抗,不適用于導電膏過敏人群且易造成患者不適,從而不便于電生理信號的長期監(jiān)測。因為手勢動作需要肌群之間協(xié)同完成,且每個手勢動作的肌肉收縮水平不同,針對sEMG與肌電采集傳感器的不足,本文選擇納米金柔性傳感器,將其拉伸過程中良好的導電性能應用在手勢動作分類中,納米金柔性傳感器利用前臂肌肉收縮水平的差異性將傳感器被拉伸后的形變信號應用于手勢動作分類,驗證其分類性能,為基于生理信號的假肢控制應用提供一種新的技術(shù)手段。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:（1）針對納米金柔性傳感器及其采集平臺做了初步的研究,首先,本文設(shè)計并制備了納米金柔性傳感器,通過實驗探討了其不同的封裝形式,然后根據(jù)日常... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 用于手勢動作的sEMG傳感器的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 柔性傳感器國內(nèi)外現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容
        1.3.1 本文的主要內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點
    1.4 本章小結(jié)
2 納米金柔性傳感器的構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理方法
    2.1 納米金柔性傳感器的封裝及其采集平臺
        2.1.1 納米金柔性傳感器的封裝
        2.1.2 納米金柔性傳感器的采集平臺
    2.2 手勢動作選擇
    2.3 數(shù)據(jù)處理
        2.3.1 預處理
        2.3.2 特征選擇
        2.3.3 分類器的選擇
    2.4 本章小結(jié)
3 基于納米金柔性傳感器的手勢識別
    3.1 納米金柔性傳感器位置的選擇
        3.1.1 位置敏感特性實驗設(shè)計
        3.1.2 傳感器不同測試位置的分類準確率
        3.1.3 納米金柔性傳感器分類性能
    3.2 手臂姿勢對分類準確率的影響
    3.3 基于手勢動作不同訓練模式的分類性能
        3.3.1 實驗設(shè)計
        3.3.2 時域波形
        3.3.3 兩種不同訓練模式的分類性能
    3.4 納米金柔性傳感器與基于s EMG的手勢動作識別比較
        3.4.1 手勢識別實驗設(shè)計
        3.4.2 數(shù)據(jù)處理
        3.4.3 sEMG與形變信號對比分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于柔性可拉伸材料的形變信號的探索
    4.1 手勢動作及不同力度影響的實驗設(shè)計
    4.2 柔性可拉伸材料的形變信號的時域波形
    4.3 手勢及不同力度的混淆矩陣
    4.4 柔性可拉伸材料的形變信號的平均分類性能
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文及取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的sEMG手勢識別研究[J]. 張龍嬌,曾曉勤.  計算機工程與應用. 2019(23)
[2]基于深度學習模型的表面肌電信號手勢動作識別算法研究[J]. 曹書豪,許成哲.  科技視界. 2019(01)

碩士論文
[1]基于表面肌電信號的手勢動作識別方法研究[D]. 顧曉婷.哈爾濱工程大學 2019
[2]基于柔性電極的表面肌電信號采集與處理研究[D]. 肖翔.電子科技大學 2018
[3]基于表面肌電信號的上肢精細動作模式識別研究[D]. 莊聰聰.華南理工大學 2018



本文編號：3648941