發(fā)布時(shí)間：2017-05-14 09:13

  本文關(guān)鍵詞：人體上肢表面肌電信號(hào)分析方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人體表面肌電信號(hào)是伴隨肌肉收縮而產(chǎn)生的一種微弱的、復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)信號(hào),而肌肉的收縮是由人體神經(jīng)所控制的,所以,對(duì)表面肌電信號(hào)的分析可以反映出神經(jīng)控制肌肉運(yùn)動(dòng)變化的趨勢(shì),因而可以應(yīng)用于康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)的研究中。本文基于985工程項(xiàng)目“康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究與應(yīng)用”,針對(duì)表面肌電信號(hào)的采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)、表面肌電信號(hào)的預(yù)處理以及表面肌電信號(hào)的去噪、特征分析等問題做了深入的研究。本文成功搭建了表面肌電信號(hào)的采集平臺(tái)；解決了表面肌電信號(hào)去噪問題；并采用分形的分析方法對(duì)其進(jìn)行了分析。本文設(shè)計(jì)應(yīng)用的表面肌電信號(hào)采集和處理系統(tǒng)是一個(gè)多通道多參數(shù)的生理信號(hào)采集設(shè)備(FlexComp Infiniti),配合Biograph Infiniti軟件對(duì)采集到的表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理。通過多次的信號(hào)采集實(shí)驗(yàn),證明此系統(tǒng)能夠很好地采集和處理表面肌電信號(hào)。在表面肌電信號(hào)的采集過程中,常常伴隨著諸多的干擾信號(hào),因此需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理。本文應(yīng)用AR模型的方法首先對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行了濾波去噪處理,取得了一定的效果。其次本文運(yùn)用小波分析的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行了閡值去噪。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,基于AR模型的濾波方法與基于小波變換的數(shù)字濾波器相結(jié)合的方法能夠很好地去除表面肌電信號(hào)的隨機(jī)干擾噪聲。本文在完成表面肌電信號(hào)去噪研究后,討論了分形理論的相關(guān)知識(shí)和計(jì)算方法,分形維數(shù)是表達(dá)分形對(duì)象的有效參數(shù),結(jié)合分形維數(shù)的計(jì)算方法和多元線性回歸的方法,提出了一種更符合表面肌電信號(hào)的一種分形維數(shù)的計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,運(yùn)用本文所提出的方法對(duì)不同動(dòng)作的表面肌電信號(hào)提取維數(shù)特征,能很好地達(dá)到區(qū)分不同動(dòng)作的目的。通過大量的研究,本文提出了一套可以對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行采集和分析的算法和方案。在未來的工作中,將繼續(xù)對(duì)表面肌電信號(hào)的各種分析處理方法進(jìn)行研究,找出更適合的方法,同時(shí)也嘗試采用智能分類器對(duì)表面肌電信號(hào)的不同動(dòng)作進(jìn)行模式分類,并將其應(yīng)用于康復(fù)機(jī)器人中。
【關(guān)鍵詞】：表面肌電信號(hào) AR模型 小波分析 分形
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R741.044;TN911.6

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 吳紀(jì)饒;杜少武;王滬生;何路;彭家訓(xùn);周接富;葉平;李小平;;運(yùn)用積分肌電閾評(píng)定賽艇運(yùn)動(dòng)員有氧耐力的研究[J];體育科學(xué);1993年03期

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本文編號(hào)：364759