本文關(guān)鍵詞：基于表面肌電信號(hào)的人手動(dòng)作模式識(shí)別和抓取力預(yù)測(cè)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 表面肌電信號(hào) 模式識(shí)別 SVM 力預(yù)測(cè) 樣本熵

【摘要】：表面肌電信號(hào)(surface electromyography,sEMG)是由肌肉興奮時(shí)募集的多個(gè)運(yùn)動(dòng)單元產(chǎn)生的動(dòng)作電位在表面電極處的綜合疊加。目前,基于sEMG的智能假肢已成為研究熱點(diǎn)。遺憾的是,大部分的研究都傾向于識(shí)別人手動(dòng)作模式,卻很少對(duì)假肢手抓取物體時(shí)所應(yīng)該施加的力進(jìn)行預(yù)測(cè)估計(jì),從而難以研制出更加精確抓取任務(wù)的智能假肢手。本文的目的在于探索一種基于sEMG的手部抓取動(dòng)作識(shí)別以及抓取力預(yù)測(cè)的方法,本文研究的主要內(nèi)容有:(1)在采用6階巴特沃斯帶通濾波與快速獨(dú)立成分分析(FastICA)相結(jié)合的方法對(duì)sEMG進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上;采用小波包結(jié)合樣本熵的特征提取方法得到sEMG的標(biāo)準(zhǔn)樣本熵(SSE)特征;然后采用SVM模型分類器進(jìn)行基于兩通道與四通道sEMG的抓取動(dòng)作模式識(shí)別。(2)分別在隨意與規(guī)定抓取模式下,選取sEMG的標(biāo)準(zhǔn)樣本熵為特征,采用AGA--SVR預(yù)測(cè)模型進(jìn)行抓取力預(yù)測(cè)實(shí)。預(yù)測(cè)精度優(yōu)于傳統(tǒng)的采用sEMG幅值或MAV特征進(jìn)行抓取力預(yù)測(cè)。(3)設(shè)計(jì)了基于MATLAB-GUI的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),詳細(xì)分析了抓取模式識(shí)別和抓取力預(yù)測(cè)的精度,驗(yàn)證了本文方案的可行性:在基于sEMG手部抓取動(dòng)作識(shí)別平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),結(jié)果得出基于兩通道的4種抓取動(dòng)作模式的正確識(shí)別率大于92%,進(jìn)一步的交叉驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果的最低識(shí)別率為90%,驗(yàn)證了該分類器的良好性能;基于四通道的實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到每種抓取動(dòng)作模式的正確識(shí)別率均大于96%,表明適當(dāng)增加電極的個(gè)數(shù)所得正確識(shí)別率有所提高。在隨意抓取模式下基于二通道的力預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明sEMG的幅值能夠反映抓取力大小的變化;AGA--SVR預(yù)測(cè)模型的回歸精度優(yōu)于BP算法預(yù)測(cè)模型;基于四通道的力預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其預(yù)測(cè)精度優(yōu)于基于兩通道的力預(yù)測(cè)。在規(guī)定抓取模式下基于四通道的力預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其力預(yù)測(cè)的精度優(yōu)于隨意抓取模式下的力預(yù)測(cè);采用基于四通道sEMG的MAV特征進(jìn)行力預(yù)測(cè)的精度要優(yōu)于直接用sEMG的幅值進(jìn)行力預(yù)測(cè),而采用sEMG的SSE特征進(jìn)行力預(yù)測(cè)的精度則又優(yōu)于用sEMG的MAV特征進(jìn)行力預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用手臂的sEMG信號(hào)不僅能夠識(shí)別出手部動(dòng)作模式種類,還能預(yù)測(cè)出抓取力的大小,該研究有助于研發(fā)能夠完成精確抓取任務(wù)的肌電假肢手。
【關(guān)鍵詞】：表面肌電信號(hào) 模式識(shí)別 SVM 力預(yù)測(cè) 樣本熵
【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
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 選題的背景及意義8
• 1.2 基于表面肌電信號(hào)手部抓取動(dòng)作模式識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展8-11
• 1.2.1 表面肌電信號(hào)的采集及預(yù)處理和特征提取研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.2 表面肌電信號(hào)的手部抓取動(dòng)作模式識(shí)別研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 基于sEMG手部抓取動(dòng)作模式的力預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.1 基于sEMG手部抓取動(dòng)作模式的力采集及預(yù)處理研究現(xiàn)狀11
• 1.3.2 基于sEMG手部抓取動(dòng)作模式的力預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文課題研究的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-15
• 1.4.1 本文主要研究?jī)?nèi)容12-14
• 1.4.2 本文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第2章 獲取人手動(dòng)作sEMG及預(yù)處理15-31
• 2.1 sMEG信號(hào)采集系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)設(shè)置15-18
• 2.2 sEMG信號(hào)的采集與整理18-20
• 2.3 sEMG信號(hào)預(yù)處理流程20-27
• 2.3.1 sEMG的噪聲源分析20-21
• 2.3.2 六階Butterworth帶通濾波處理21-22
• 2.3.3 快速獨(dú)立成分分析（FastICA）算法22-27
• 2.4 sMEG信號(hào)活動(dòng)段檢測(cè)27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 基于sEMG的人手動(dòng)作模式識(shí)別技術(shù)31-42
• 3.1 sEMG特征提取及分析31-34
• 3.2 標(biāo)準(zhǔn)樣本熵（SSE）特征34-37
• 3.3 人手動(dòng)作模式識(shí)別算法及分類器37-41
• 3.3.1 常用模式識(shí)別分類器37-38
• 3.3.2 支持向量機(jī)（SVM）的算法建模38-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于sEMG的人手抓取力預(yù)測(cè)技術(shù)42-51
• 4.1 抓取力信號(hào)提取42-45
• 4.1.1 采集設(shè)備及實(shí)驗(yàn)設(shè)置42-44
• 4.1.2 抓取力采集及其預(yù)處理44-45
• 4.2 抓取力預(yù)測(cè)的sEMG特征選擇45-47
• 4.3 基于sEMG的抓取力預(yù)測(cè)模型47-50
• 4.3.1 抓取力預(yù)測(cè)模型的選擇47-48
• 4.3.2 AGA- -SVR抓取力預(yù)測(cè)回歸模型48-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 實(shí)驗(yàn)研究與結(jié)果分析51-64
• 5.1 基于sEMG抓取動(dòng)作模式識(shí)別51-56
• 5.1.1 MATLAB-GUI抓取動(dòng)作模式識(shí)別平臺(tái)51-52
• 5.1.2 四種人手動(dòng)作識(shí)別結(jié)果及結(jié)論52-56
• 5.2 抓取力預(yù)測(cè)結(jié)果分析56-63
• 5.2.1 MATLAB-GUI抓取力預(yù)測(cè)平臺(tái)56-57
• 5.2.2 隨意抓取模式下力預(yù)測(cè)57-59
• 5.2.3 規(guī)定抓取模式下力預(yù)測(cè)59-63
• 5.3 本章小結(jié)63-64
• 第6章 本文的結(jié)論與展望64-67
• 6.1 主要結(jié)論總結(jié)64-65
• 6.2 展望未來(lái)工作65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果71-72
• 致謝72

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本文編號(hào)：635973