人的手勢可以表達非常多的含義,通過計算機識別手勢中的控制信息后便可以執(zhí)行相應命令,從而達到自然的人機交互目的。表面肌電信號(sEMG)是一種肌肉收縮時產(chǎn)生的生物電信號,該信號中含有動作發(fā)出者的主觀意圖等信息。與傳統(tǒng)的手勢識別相比,基于表面肌電信號的手勢識別具有便利性、非環(huán)境敏感等優(yōu)點;同時由于表面肌電信號自身的一些特點,使得對其的采集、處理、傳輸?shù)却嬖谔魬?zhàn)。本文開展面向可穿戴應用的表面肌電信號處理和手勢識別方法研究工作。首先,針對穿戴日常應用中采集到的大量含噪信號,基于最小二乘法、IIR數(shù)據(jù)濾波和六層小波等方法進行信號預處理,有效應對原始信號中存在的基線漂移、工頻干擾和抖動等問題,實現(xiàn)高質(zhì)量的信號包絡提取;其次,針對可穿戴手勢識別的實時性和低功耗需求,提出了一種基于離散值的手勢識別方法,實現(xiàn)高準確率的手勢識別;最后,鑒于市場上現(xiàn)有的肌電采集臂帶在數(shù)據(jù)開放性方便存在的不足,自行研制了一款實驗用途的肌電采集臂帶用于上述方法的評估和測試。主要工作如下:(1)在信號預處理部分,本文采用最小二乘法對基線漂移進行處理;采用截止頻率為20Hz的Chebyshev Type I型IIR高通濾波器對信號運...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 肌電采集系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 存在的問題
    1.3 研究內(nèi)容及全文安排
        1.3.1 本文研究內(nèi)容
        1.3.2 全文章節(jié)安排
第二章 相關(guān)理論和方案設計
    2.1 肌電的產(chǎn)生機理和特征分析
        2.1.1 產(chǎn)生機理
        2.1.2 手勢的選擇
        2.1.3 信號特點與噪聲特點
        2.1.4 電極的選擇
        2.1.5 阻抗等效模型
    2.2 肌電信號的評價指標
        2.2.1 原始肌電信號的指標
        2.2.2 包絡線的時頻指標
    2.3 特征選擇與特征預處理
        2.3.1 特征選擇
        2.3.2 特征預處理
    2.4 系統(tǒng)總體方案設計
        2.4.1 手勢識別方案設計
        2.4.2 臂帶系統(tǒng)平臺方案設計
    2.5 本章小結(jié)
第三章 肌電信號預處理方法研究
    3.1 總體框圖
    3.2 基線漂移處理方法
    3.3 運動偽跡抑制方法
    3.4 工頻干擾處理方法
    3.5 包絡線提取以及平滑消抖方法
        3.5.1 滑動中值濾波平滑消抖
        3.5.2 數(shù)字濾波器平滑消抖
        3.5.3 小波變換平滑消抖
        3.5.4 三種消抖方法對比分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于離散值的手勢識別方法研究
    4.1 總體框圖
    4.2 基于離散值的手勢識別算法原理推導及仿真
        4.2.1 單通道離散識別算法
        4.2.2 多通道離散識別算法
        4.2.3 算法仿真驗證
    4.3 本章小結(jié)
第五章 肌電臂帶實驗裝置設計和應用
    5.1 肌電臂帶實驗裝置的搭建
        5.1.1 臂帶系統(tǒng)硬件的組成
        5.1.2 系統(tǒng)硬件設計
        5.1.3 系統(tǒng)軟件設計
        5.1.4 對比算法的實現(xiàn)
    5.2 肌電信號采集與實驗分析
        5.2.1 數(shù)據(jù)采集
        5.2.2 實驗分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果



本文編號：4022567