本文關(guān)鍵詞：平衡能力感知的多角度刺激與測量評估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著老齡化社會(huì)的到來，人體平衡能力的研究正日益成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。該領(lǐng)域的研究雖然取得了豐碩的成果，并被運(yùn)用到實(shí)踐中，典型的如Caron通過采集疲勞前后比目魚肌的肌電信號，指出肌肉活動(dòng)的增加會(huì)改變?nèi)梭w的平衡保持能力。但此類方法大多測量手段單一，制約了進(jìn)一步的研究。隨著方法的拓展和技術(shù)的進(jìn)步，多學(xué)科交叉和多種測試手段綜合是平衡能力研究的未來趨勢。如何獲取更為全面詳盡的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從而形成可量化的生物、物理的特征參數(shù)，，運(yùn)用現(xiàn)代信息處理方法得出更全面和可靠的結(jié)論已經(jīng)成為具有挑戰(zhàn)性的研究課題。 本文研究來自課題“基于多模態(tài)信息的人體運(yùn)動(dòng)功能障礙評估研究”，介紹了人體平衡的研究背景和平衡信息測量的多種技術(shù)手段。首先介紹了一種能夠同時(shí)采集生物電信號和運(yùn)動(dòng)力學(xué)信號的智能平衡測試系統(tǒng)，說明了系統(tǒng)的功能、設(shè)計(jì)原理和具體實(shí)現(xiàn)。通過此系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了視覺刺激和本體感覺刺激下的肌電信號與運(yùn)動(dòng)力學(xué)信號采集實(shí)驗(yàn)。研究了不同刺激條件下兩種信號的的特點(diǎn)和特征提取方法。最后通過對兩種不同信號進(jìn)行信息融合，評價(jià)了平衡能力與視覺刺激和本體感覺刺激的相關(guān)性。論文作的主要工作以及創(chuàng)新性內(nèi)容如下： （1）本文從平衡信息的多種測量手段出發(fā)，開發(fā)了智能平衡測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠同時(shí)對人體的肌電等生物電信號和基于壓力傳感器的力學(xué)信號實(shí)施檢測。研究的工作包括選取Wii Board和MyoTrace400作為信息采集平臺(tái)，采集軟件的需求分析，系統(tǒng)原理框圖的繪制和具體的編程實(shí)現(xiàn)，為課題后續(xù)的綜合數(shù)據(jù)采集提供了系統(tǒng)保障。 （2）提出了一種基于COP前后軌跡長度作為特征參數(shù)評價(jià)平衡能力與本體刺激和視覺刺激相關(guān)性的方法。由平衡測試系統(tǒng)平臺(tái)支撐點(diǎn)四路壓力信號得出中心坐標(biāo)。然后用COP軌跡長度和動(dòng)搖徑作為特征參數(shù)來評價(jià)平衡能力與兩種刺激的相關(guān)性，同時(shí)通過判斷是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異對兩種特征進(jìn)行了對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于動(dòng)搖徑，COP軌跡長度作為特征參數(shù)的評價(jià)效果更好。此外，其分析結(jié)果具有實(shí)用的臨床參考價(jià)值。 （3）完成了肌電信號的預(yù)處理與特征提取。為了確保信息融合取得良好的效果，本文采用了小波分解重構(gòu)方法對sEMG信號進(jìn)行消噪，引入均方根誤差和信噪比作為濾波效果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，取得了良好的效果。提取sEMG的基本尺度熵作為特征，為后續(xù)特征層進(jìn)行信息融合打下基礎(chǔ)。 （4）針對目前平衡能力研究領(lǐng)域依靠單一測量手段的缺陷，闡述了信息融合的原理，并說明了不同層次的三種融合方式。然后分別對運(yùn)動(dòng)力學(xué)信號和肌電信號進(jìn)行特征提取，利用模糊支持向量機(jī)對兩種信號在特征層進(jìn)行融合并對人體的平衡能力進(jìn)行分類。實(shí)際效果顯示了利用多種測量信息的評價(jià)相比于依靠單一測量信息進(jìn)行評價(jià)，測量數(shù)據(jù)更加全面、評價(jià)手段更加科學(xué)，表明了依靠多種測量方法對平衡能力作出評價(jià)的可行性。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)力學(xué)信號 肌電信號 智能平衡測試系統(tǒng) 視覺刺激 本體感覺刺激 模糊支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7;R318.04
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 課題研究背景與意義11-12
• 1.2 平衡能力的研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 平衡能力的評定方法12-14
• 1.2.2 測量手段14-17
• 1.2.3 平衡裝置發(fā)展趨勢17
• 1.3 平衡能力的影響因素17-18
• 1.4 本文研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 第2章 智能平衡測試系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)方案20-30
• 2.1 智能平衡測試系統(tǒng)設(shè)計(jì)20-25
• 2.1.1 系統(tǒng)組成20-22
• 2.1.2 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)22-25
• 2.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)25-29
• 2.2.1 實(shí)驗(yàn)范式25-27
• 2.2.2 實(shí)驗(yàn)方案27-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第3章 運(yùn)動(dòng)力學(xué)信號的處理30-36
• 3.1 平衡能力評定中的壓力傳感技術(shù)和評價(jià)參數(shù)30-31
• 3.2 運(yùn)動(dòng)力學(xué)信號的特征提取31-33
• 3.2.1 基于 COP 前后擺動(dòng)路程的特征提取算法31-32
• 3.2.2 基于動(dòng)搖徑的特征提取算法32-33
• 3.3 結(jié)果分析33-35
• 3.3.1 統(tǒng)計(jì)與分析33-34
• 3.3.2 COP 評定方法的缺點(diǎn)分析34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 肌電信號的處理36-45
• 4.1 肌電信號產(chǎn)生機(jī)理36-37
• 4.2 肌電信號預(yù)處理37-41
• 4.2.1 肌電信號的干擾37-38
• 4.2.2 基于小波分解重構(gòu)的肌電信號預(yù)處理38-41
• 4.3 肌電信號的特征提取41-43
• 4.3.1 非線性動(dòng)力學(xué)的特征提取方法41-42
• 4.3.2 基于基本尺度熵的肌電信號特征提取42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-45
• 第5章 實(shí)驗(yàn)分析45-54
• 5.1 平衡能力分析中多種測量數(shù)據(jù)的信息融合45-51
• 5.1.1 信息融合方式45-46
• 5.1.2 支持向量原理46-50
• 5.1.3 模糊支持向量機(jī)50-51
• 5.2 智能平衡測試系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)分析51-53
• 5.2.1 數(shù)據(jù)融合51-52
• 5.2.2 結(jié)果分析52-53
• 5.3 本章小結(jié)53-54
• 第6章 總結(jié)與展望54-56
• 6.1 本文工作總結(jié)54-55
• 6.2 研究展望55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 附錄61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：379289