【摘要】：大腦皮層的腦電信號(hào)(Electroencephalogram,EEG)反映人體的運(yùn)動(dòng)控制信息,身體肌肉組織的肌電信號(hào)(Electromyogram,EMG)反映了肌肉對(duì)大腦控制的響應(yīng)信息。兩種生理電信號(hào)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(mén)領(lǐng)域。目前大部分的假肢均以肌電信號(hào)作為控制信息,但一些運(yùn)動(dòng)障礙患者的肌電信號(hào)很微弱并且很復(fù)雜,動(dòng)作識(shí)別率較低,無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求�？紤]運(yùn)動(dòng)障礙患者還有正常的腦電信號(hào),基于混合腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)技術(shù)提出腦電信號(hào)和肌電信號(hào)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(shí)別率及控制準(zhǔn)確度,本文開(kāi)展腦電和肌電信號(hào)的融合研究。首先,本文闡述腦電和肌電信號(hào)在假肢控制領(lǐng)域的研究背景,綜述腦肌電信號(hào)融合分析的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題�；谏窠�(jīng)肌肉功能融合的腦電和肌電信號(hào)控制的準(zhǔn)確度,對(duì)腦電和肌電信號(hào)進(jìn)行融合分析,提高輔助設(shè)備控制地穩(wěn)定性。針對(duì)運(yùn)動(dòng)腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的生理學(xué)基礎(chǔ)和特點(diǎn),確定實(shí)驗(yàn)信號(hào)的采集位置。其次,設(shè)計(jì)上肢運(yùn)動(dòng)腦電和肌電信號(hào)采集試驗(yàn),對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理�；谛〔ㄩ撝等ピ敕椒ㄌ岢隽艘环N改進(jìn)閾值算法以去除腦電信號(hào)中的噪聲,提高了腦電信號(hào)的信噪比。在小波分析方法的基礎(chǔ)上,對(duì)采集到的肌電信號(hào)運(yùn)用分層閾值降噪方法進(jìn)行消噪處理。接著,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到腦電信號(hào)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(duì)運(yùn)動(dòng)EEG信號(hào)進(jìn)行特征提取。針對(duì)肌電信號(hào)特性,在時(shí)-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(dòng)編碼器融合腦電和肌電信號(hào)特征,選用支持向量機(jī)對(duì)融合信號(hào)與單一運(yùn)動(dòng)腦電信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別研究。結(jié)果表明本文方法有效提高了動(dòng)作的識(shí)別精度。
【圖文】：

圖1.1 中國(guó)國(guó)民年齡分布情況[1]圖1.2 中國(guó)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(wèn)題給人的生產(chǎn)生活帶來(lái)了諸多的不方便，，同時(shí)肢體殘疾也給人的社會(huì)生活與行動(dòng)帶來(lái)嚴(yán)重問(wèn)題，其中肢體殘障直接影響人們的日常生活。人們?cè)谏钪谐３?huì)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(gè)有特殊困難、要求的群體。研究功能觸覺(jué)與人體肢體接近并能進(jìn)行實(shí)時(shí)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(guò)程中存在功能性差、控制不穩(wěn)定等問(wèn)題。因此，對(duì)多運(yùn)動(dòng)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(huì)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(jiǎn)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�，F(xiàn)在隨著對(duì)人體生物電信號(hào)的解碼，假肢逐漸轉(zhuǎn)向由人根據(jù)自身的生物電信號(hào)接受控制

圖 1.3 估計(jì)肌電信號(hào)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(hào)的估計(jì)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(dòng)信息的電極位置；利用 EEG 測(cè)量數(shù)據(jù)提取征，建立了 EMG 與 EEG 信號(hào)相關(guān)聯(lián)的線(xiàn)性模型[11]。使用主成分分析方法對(duì)肩
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R496;TN911.6

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本文編號(hào)：2697522