本文關(guān)鍵詞：基于肌電信號(hào)的人體上肢動(dòng)作辨識(shí)與軌跡預(yù)測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻(xiàn)名稱：基于肌電信號(hào)的人體上肢動(dòng)作辨識(shí)與軌跡預(yù)測(cè)方法研究

    前言：肌電(EMG)信號(hào)是人體自主運(yùn)動(dòng)時(shí)神經(jīng)肌肉活動(dòng)發(fā)放的生物電信號(hào),它反映了神經(jīng)、肌肉的功能狀態(tài)。表面肌電信號(hào)(SEMG)是使用方便且無痛苦的表面電極測(cè)得的肌電信號(hào)。表面肌電信號(hào)不僅在臨床醫(yī)學(xué)、運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,而且成為多自由度人工假肢和功能性神經(jīng)電刺激的理想控制信號(hào)。國(guó)內(nèi)有很多研究專注于對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別,從而區(qū)分肢體不同的運(yùn)動(dòng)模式,實(shí)現(xiàn)多自由度假肢的控制。但是,在單個(gè)運(yùn)動(dòng)模式中,假肢的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)如運(yùn)動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)幅度和手臂位置等卻無法控制。這主要是由于肌電信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理的復(fù)雜性及肌電信號(hào)和人體自主運(yùn)動(dòng)控制體系的復(fù)雜關(guān)系,使得表面肌電信號(hào)和人手運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的關(guān)系難以確定。隨著信號(hào)處理方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,如何從EMG信號(hào)中有效地提取信息并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的動(dòng)作識(shí)別,是肌電控制假肢實(shí)用化進(jìn)程中的重要問題。為此本文在EMG信號(hào)的特征提取及模式識(shí)別方法上進(jìn)行了理論和實(shí)踐上的探討。所做的主要工作如下: 1。利用人體上肢肌肉的肌電信號(hào)辨識(shí)人體肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。當(dāng)人體手臂做屈伸運(yùn)動(dòng)時(shí),采集肱二頭肌和肱三頭肌的肌電(EMG)信號(hào)和肘關(guān)節(jié)角度信號(hào),對(duì)EMG進(jìn)行處理和特征提取。提取的特征值作為一個(gè)四層的神經(jīng)。。。
    The electromyographic (EMG) signal is the electrical manifestation of neuromuscular activation associated with a contracting muscle. It is an exceedingly complicated signal which is affected by the anatomical and physiological properties of muscles. Surface electromyography (SEMG) has been proved to be a successful method of non-invasive measurement of EMG. EMG was picked up from the intact musculature during volitional motion have been suggested and utilized as an effective method to provide control comman...

文獻(xiàn)名稱 基于肌電信號(hào)的人體上肢動(dòng)作辨識(shí)與軌跡預(yù)測(cè)方法研究

Article Name
英文(英語)翻譯 Research on Action Identification and Track Prediction of Human Upper Limbs Based on Electromyographic (EMG) Signal;

作者 楊晶晶; 導(dǎo)師:李醒飛;

Author

作者單位
Author Agencies 天津大學(xué);

文獻(xiàn)出處
Article From 中國(guó)科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 肌電信號(hào); 特征提取; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 小波變換;

Keywords EMG;Feature Extraction;Neural Network;Wavelet Transform;

基于小波和非線性指標(biāo)的表面肌電信號(hào)動(dòng)作特征分析
多重分形分析在肌電信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用
基于抽氣過程的FastICA算法去除肌電信號(hào)中的心電干擾
基于HMM的表面肌電信號(hào)模式分類
一種消除表面肌電信號(hào)中工頻干擾的方法
基于小波包變換的肌電信號(hào)去噪研究
腦卒中偏癱患者股直肌和股二頭肌的表面肌電信號(hào)特征
牙列重度磨耗和磨牙癥患者咀嚼肌肌電信號(hào)分析
表面肌電信號(hào)前端處理電路與采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)
電極放置位置對(duì)表面肌電信號(hào)特征的影響

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