【摘要】：大腦皮層的腦電信號(Electroencephalogram,EEG)反映人體的運(yùn)動控制信息,身體肌肉組織的肌電信號(Electromyogram,EMG)反映了肌肉對大腦控制的響應(yīng)信息。兩種生理電信號的交叉研究在人工智能、醫(yī)療康復(fù)和神經(jīng)科學(xué)等成為新的熱門領(lǐng)域。目前大部分的假肢均以肌電信號作為控制信息,但一些運(yùn)動障礙患者的肌電信號很微弱并且很復(fù)雜,動作識別率較低,無法滿足實(shí)際應(yīng)用需求�？紤]運(yùn)動障礙患者還有正常的腦電信號,基于混合腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)技術(shù)提出腦電信號和肌電信號的特征融合策略,可以作為康復(fù)假肢重要控制信息。為了提高腦機(jī)交互控制假肢的識別率及控制準(zhǔn)確度,本文開展腦電和肌電信號的融合研究。首先,本文闡述腦電和肌電信號在假肢控制領(lǐng)域的研究背景,綜述腦肌電信號融合分析的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問題。基于神經(jīng)肌肉功能融合的腦電和肌電信號控制的準(zhǔn)確度,對腦電和肌電信號進(jìn)行融合分析,提高輔助設(shè)備控制地穩(wěn)定性。針對運(yùn)動腦電信號和肌電信號的生理學(xué)基礎(chǔ)和特點(diǎn),確定實(shí)驗(yàn)信號的采集位置。其次,設(shè)計上肢運(yùn)動腦電和肌電信號采集試驗(yàn),對采集到的信號進(jìn)行預(yù)處理。基于小波閾值去噪方法提出了一種改進(jìn)閾值算法以去除腦電信號中的噪聲,提高了腦電信號的信噪比。在小波分析方法的基礎(chǔ)上,對采集到的肌電信號運(yùn)用分層閾值降噪方法進(jìn)行消噪處理。接著,通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到腦電信號的固有模態(tài)函數(shù)分量,運(yùn)用希爾伯特—黃(Hilbert-Huang Transform,HHT)的方法對運(yùn)動EEG信號進(jìn)行特征提取。針對肌電信號特性,在時-頻域分析的基礎(chǔ)上應(yīng)用小波變換,提取相關(guān)性大的肌電特征值。最后,運(yùn)用稀疏自動編碼器融合腦電和肌電信號特征,選用支持向量機(jī)對融合信號與單一運(yùn)動腦電信號進(jìn)行分類識別研究。結(jié)果表明本文方法有效提高了動作的識別精度。
【圖文】：

圖1.1 中國國民年齡分布情況[1]圖1.2 中國殘疾人分布情況[1]Fig. 1.1 Distribution of ageing in China[1]Fig. 1.2 Distribution of persons with disabilities in China[1]老齡化問題給人的生產(chǎn)生活帶來了諸多的不方便，，同時肢體殘疾也給人的社會生活與行動帶來嚴(yán)重問題，其中肢體殘障直接影響人們的日常生活。人們在生活中常常會因各種傷害造成肢體功能的缺失，促進(jìn)與改善殘疾人醫(yī)療福利事業(yè)已經(jīng)成為黨和政府放在首要的民生提案。這些身體功能有缺失的人士，成為一個有特殊困難、要求的群體。研究功能觸覺與人體肢體接近并能進(jìn)行實(shí)時控制是智能假肢康復(fù)領(lǐng)域的最后方向。目前假肢在殘疾人使用過程中存在功能性差、控制不穩(wěn)定等問題。因此，對多運(yùn)動模式假肢手的控制研究是幫助殘疾人能夠正常生活和更好融入社會的必由之路。隨著世界科技創(chuàng)新的進(jìn)步，假肢由以前完成簡單功能發(fā)展到現(xiàn)在具有反饋、多自由度、執(zhí)行多任務(wù)的智能假肢。現(xiàn)在隨著對人體生物電信號的解碼，假肢逐漸轉(zhuǎn)向由人根據(jù)自身的生物電信號接受控制

圖 1.3 估計肌電信號的結(jié)果[11]Fig. 1.3 The result of estimation[11]千葉工業(yè)大學(xué)的梁洪波等，提出了基于 EEG 和 EMG 信號的估計方法實(shí)現(xiàn)康復(fù)能。分析了有效地提取肩關(guān)節(jié)的運(yùn)動信息的電極位置；利用 EEG 測量數(shù)據(jù)提取征，建立了 EMG 與 EEG 信號相關(guān)聯(lián)的線性模型[11]。使用主成分分析方法對肩
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R496;TN911.6

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9 周萌;沈鈞賢;童秉綱;尹協(xié)振;;鯽魚肌電信號測量研究[A];慶祝中國力學(xué)學(xué)會成立50周年暨中國力學(xué)學(xué)會學(xué)術(shù)大會’2007論文摘要集（下）[C];2007年

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9 倪文倩;面向仿生手的肌電信號采集與處理系統(tǒng)[D];上海師范大學(xué);2013年

10 程俊銀;動物自由活動中肌電信號記錄與分析系統(tǒng)的研制[D];華中科技大學(xué);2012年

本文編號：2697522