版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、表面肌電信號(sEMG)是從人體骨骼肌表面通過表面電極記錄下來的神經(jīng)肌肉的電生理活動(dòng),它反映了神經(jīng)、肌肉的功能狀態(tài)。由于表面肌電信號的提取方便、快捷、無創(chuàng)傷測量等優(yōu)點(diǎn),它被越來越廣泛地應(yīng)用于肌肉和神經(jīng)系統(tǒng)的信息獲取和診斷中。到目前為止,國內(nèi)外很多學(xué)者提出了許多方法從表面肌電信號中識(shí)別出前臂前后旋,腕部伸屈的運(yùn)動(dòng)模式,但在手指運(yùn)動(dòng)模式分類方面還沒有引起廣泛的研究。本論文針對基于表面肌電信號的手指運(yùn)動(dòng)模式分類方法進(jìn)行了探討。 首先,
2、本論文詳細(xì)介紹了肌電信號產(chǎn)生的生理學(xué)機(jī)理,介紹了它在康復(fù)醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用,概述了當(dāng)前表面肌電信號的研究現(xiàn)狀,同時(shí)分析討論了目前提出的分析識(shí)別表面肌電信號的方法。這部分知識(shí)為本課題的研究提供了理論基礎(chǔ)。 然后,本論文嘗試?yán)脙煞N分析方法和一種分類器的結(jié)合,對手指五指捏、五指展開、四指(除去拇指)彎曲和拇指對掌運(yùn)動(dòng)等四種運(yùn)動(dòng)模式分類進(jìn)行研究。其中一種分析方法是小波變換,本論文用小波變換對表面肌電信號進(jìn)行多尺度分解和重構(gòu),依據(jù)信號不同頻段
3、所覆蓋能量的多少,提取分解樹上合適的節(jié)點(diǎn)系數(shù)重構(gòu)信號作為特征矢量,并對其進(jìn)行奇異值分解以達(dá)到降維的目的,便于下一步進(jìn)行分類。另外一種分析方法是小波包,本論文用小波包對手指四種運(yùn)動(dòng)模式信號進(jìn)行分解,根據(jù)相對小波系數(shù)能量比的大小,提取分解層上的節(jié)點(diǎn)系數(shù)信號所占的能量比作為特征矢量。 最后,經(jīng)過討論常用幾種分類器的研究進(jìn)展和應(yīng)用,本論文選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對上述兩種方法提取的特征矢量進(jìn)行分類,均達(dá)到較好的分類結(jié)果,分類準(zhǔn)確率均在90
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于粗糙集和支持向量機(jī)的表面肌電特征約簡和分類研究.pdf
- 表面肌電分類研究及基于DSP的算法實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)0宓谋砻婕‰娺\(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)幼麟娢恍蛄蟹纸夥椒ㄑ芯?pdf
- 基于在線學(xué)習(xí)的表面肌電信號分類方法研究.pdf
- 基于表面肌電信號的人體下肢運(yùn)動(dòng)自動(dòng)分類研究.pdf
- 基于站姿和坐姿腰部表面肌電的分類器設(shè)計(jì)研究.pdf
- 基于高密度表面肌電的吞咽功能評價(jià)方法研究.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)想象的單通道腦電分類方法研究.pdf
- 基于表面肌電的肘關(guān)節(jié)屈運(yùn)動(dòng)角度檢測與分析.pdf
- 表面肌電分類識(shí)別及其在DSP上的應(yīng)用.pdf
- 基于對稱和運(yùn)動(dòng)向量相角的新型數(shù)字水印算法.pdf
- 基于支持向量機(jī)的表面肌電信號模式識(shí)別方法研究.pdf
- 表面肌電模塊.pdf
- 表面肌電綜述
- 基于蟻群算法和相關(guān)向量機(jī)的表面肌電信號特征選擇與分類研究.pdf
- 基于支撐向量機(jī)的鋁板表面缺陷分類.pdf
- 男子賽艇運(yùn)動(dòng)員劃槳技術(shù)表面肌電特征的研究
- 基于支持向量機(jī)的多分類方法研究.pdf
- 武術(shù)套路動(dòng)作側(cè)空翻的表面肌電及運(yùn)動(dòng)學(xué)研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的圖像分類方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論