本文關(guān)鍵詞：基于表面肌電信號與近紅外光譜技術(shù)聯(lián)合解碼的仿人假肢控制系統(tǒng)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近紅外光譜(Near-infrared spectroscopy,NIRS)技術(shù),是一種無損檢測人體組織血氧濃度變化的方法,采用該技術(shù)監(jiān)測人體肌群的運動信息具有較高的空間分辨率,故近年來越來越多地應(yīng)用于肌肉運動信息的監(jiān)測中。表面肌電信號(Surface electromyography,sEMG),是一種由骨骼肌產(chǎn)生、在肌肉之上的皮膚表面處記錄的電信號。sEMG是反映人體肌群運動最直接的信息來源,被廣泛地應(yīng)用于人機接口(Human computer interface,HCI)技術(shù)中,特別是康復(fù)工程中仿人假肢、輪椅等殘疾人康復(fù)設(shè)備的控制。基于sEMG的人機接口,其缺點是容易受到噪聲干擾、空間分辨率低,且隨人體生理狀況變化(如肌肉疲勞)會產(chǎn)生特征偏移。已有研究表明,引入NIRS信號能夠提高基于sEMG的人機接口的性能。本文主要的工作是將NIRS信號引入到肌群運動信息監(jiān)測系統(tǒng)中,開發(fā)一套基于sEMG與NIRS聯(lián)合解碼的仿人假肢控制系統(tǒng),并通過實驗驗證NIRS信號對人機接口的提高作用。主要研究內(nèi)容包括:首先,開發(fā)出適用于監(jiān)測肌肉運動信息的NIRS傳感器,并對傳感器各項參數(shù)進行了測試,結(jié)果表明其在噪聲、穩(wěn)定性、抗干擾等能達到與已有系統(tǒng)相當(dāng)?shù)乃?并能有效地監(jiān)測肌肉血氧信息;然后,結(jié)合實驗室現(xiàn)有的sEMG傳感器,通過降低NIRS信號與s EMG信號相互間的干擾,開發(fā)出NIRS與sEMG聯(lián)合采集傳感器。進一步地,在實驗室已有的“肌電信號監(jiān)測與存儲軟件”的基礎(chǔ)之上,開發(fā)出用于sEMG與NIRS聯(lián)合解碼的電腦端軟件,實現(xiàn)兩種信號的特征提取,與動作類別的模式識別;然后,結(jié)合實驗室已有的欠驅(qū)動仿人假肢結(jié)構(gòu),通過模式識別的結(jié)果控制其實現(xiàn)多種典型的動作模式,完成了基于sEMG與NIRS聯(lián)合解碼的仿人假肢控制平臺的搭建。最后,進行了離線的動作模式識別實驗和在線的仿人假肢控制實驗。離線實驗結(jié)果表明,引入NIRS使sEMG模式識別的正確率提高10%以上。在線假肢控制實驗表明,基于sEMG與NIRS聯(lián)合解碼的仿人假肢控制系統(tǒng),通過sEMG信號與NIRS信號聯(lián)合解碼,能夠?qū)崟r順利地控制假肢完成多個動作模式。
【關(guān)鍵詞】：康復(fù)工程 假肢控制 模式識別 NIRS sEMG
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R318.17;TN911.7
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-16
• 第一章 緒論16-26
• 1.1 課題研究的背景與意義16-23
• 1.1.1 NIRS技術(shù)的背景與發(fā)展歷史16-18
• 1.1.2 NIRS技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀18-20
• 1.1.3 NIRS用于輔助sEMG的人機接口20-23
• 1.2 本課題的研究內(nèi)容23-26
• 1.2.1 課題來源23
• 1.2.2 研究的主要內(nèi)容23-26
• 第二章 NIRS傳感器設(shè)計及其與sEMG傳感器的融合26-58
• 2.1 NIRS血氧檢測的生理學(xué)模型26-32
• 2.1.1 NIRS血氧檢測的基本原理26-28
• 2.1.2 連續(xù)波光譜技術(shù)技術(shù)的生理學(xué)模型28-31
• 2.1.3 模型參數(shù)的確定31-32
• 2.2 NIRS血氧傳感器開發(fā)32-45
• 2.2.1 光源和探測器參數(shù)的確定33-34
• 2.2.2 光源與探測器距離的確定34
• 2.2.3 探頭的設(shè)計及光源的驅(qū)動頻率選擇34-37
• 2.2.4 濾波電路37-39
• 2.2.5 數(shù)據(jù)采集及發(fā)送39-40
• 2.2.6 多通道傳感器的集成、小型化設(shè)計40-42
• 2.2.7 控制器程序42-44
• 2.2.8 PC端數(shù)據(jù)處理44-45
• 2.3 NIRS血氧傳感器測試45-52
• 2.3.1 暗噪聲46-47
• 2.3.2 漂移（drift）47
• 2.3.3 通道間的干擾47-48
• 2.3.4 環(huán)境光干擾48
• 2.3.5 前臂阻斷實驗48-50
• 2.3.6 增量握力實驗50-52
• 2.4 NIRS與sEMG聯(lián)合采集傳感器52-55
• 2.4.1 sEMG的采集53-54
• 2.4.2 sEMG與NIRS聯(lián)合的采集54-55
• 2.5 本章小結(jié)55-58
• 第三章 基于sEMG與NIRS聯(lián)合解碼的仿人假肢控制平臺58-74
• 3.1 NIRS與sEMG信號的處理58-60
• 3.1.1 預(yù)處理58-59
• 3.1.2 信號分割59
• 3.1.3 特征提取59-60
• 3.2 模式識別算法60-62
• 3.2.1 判別函數(shù)61
• 3.2.2 參數(shù)的估計61-62
• 3.2.3 動作模式的輸出62
• 3.3 PC端軟件的實現(xiàn)62-67
• 3.3.1 軟件模塊及其實現(xiàn)62-65
• 3.3.2 軟件運行流程65-67
• 3.4 仿人假肢控制67-73
• 3.4.1 仿人假肢的結(jié)構(gòu)67
• 3.4.2 仿人假肢的控制系統(tǒng)67-70
• 3.4.3 仿人假肢典型動作模式的實現(xiàn)70
• 3.4.4 在線控制仿人假肢70-73
• 3.5 本章小結(jié)73-74
• 第四章 離線模式識別實驗及在線假肢控制實驗74-82
• 4.1 離線模式識別實驗74-78
• 4.1.1 實驗范式74-76
• 4.1.2 數(shù)據(jù)處理76
• 4.1.3 實驗結(jié)果76-78
• 4.2 在線測試78-80
• 4.2.1 實驗范式78-79
• 4.2.2 數(shù)據(jù)處理79
• 4.2.3 實驗結(jié)果79-80
• 4.3 本章小結(jié)80-82
• 第五章 總結(jié)與展望82-84
• 5.1 本文工作總結(jié)82-83
• 5.2 后續(xù)工作及展望83-84
• 參考文獻84-90
• 致謝90-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文92

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