基于表面肌電信號(hào)的人體肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度預(yù)測(cè).pdf

1、表面肌電(surface electromyography，sEMG)信號(hào)是從人體皮膚表面檢測(cè)到的生物電信號(hào)，它可以反映神經(jīng)以及肌肉的活動(dòng)狀態(tài)。由于表面肌電信號(hào)的提取方式具有方便、準(zhǔn)確、無(wú)創(chuàng)傷等優(yōu)點(diǎn)，在康復(fù)醫(yī)學(xué)、運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)及智能機(jī)器人等領(lǐng)域都有廣泛的研究與應(yīng)用。目前通過(guò)表面肌電信號(hào)識(shí)別人體行為意圖的研究大多集中在對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別，從而區(qū)分肢體不同的運(yùn)動(dòng)模式。而在某個(gè)單一的肢體動(dòng)作模式中，肢體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)如運(yùn)動(dòng)速度、動(dòng)作幅度和轉(zhuǎn)動(dòng)角

2、度等方面的研究較少。單純使用這種模式分類(lèi)結(jié)果來(lái)控制假肢，無(wú)法實(shí)現(xiàn)假肢的關(guān)節(jié)像人體關(guān)節(jié)一樣可控。
　　隨著信息科技的不斷發(fā)展，通過(guò)sEMG預(yù)測(cè)肢體的連續(xù)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，成為肌電信號(hào)控制仿生假肢技術(shù)研究的關(guān)鍵點(diǎn)。因此，本文以手臂肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的角度作為切入點(diǎn)，旨在研究基于sEMG的肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度的預(yù)測(cè)方法，重點(diǎn)探究表面肌電信號(hào)的特征提取和肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法。
　　本文主要內(nèi)容包括:
　　(1)信號(hào)采集系統(tǒng)的構(gòu)建。本文首先

3、分析了sEMG的產(chǎn)生機(jī)理和特點(diǎn)，進(jìn)而確定表面肌電信號(hào)和關(guān)節(jié)角度信號(hào)的測(cè)量方法。搭建表面肌電信號(hào)和關(guān)節(jié)角度的采集平臺(tái)，包括表面肌電儀、表面電極、MEMS傳感器，Xsens慣性追蹤設(shè)備以及表面肌電信號(hào)和角度信號(hào)的采集軟件。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)sEMG和肘關(guān)節(jié)角度的采集。
　　(2)信號(hào)的處理和特征分析。首先分析了表面肌電信號(hào)和可能混入的噪聲的主要頻率段，設(shè)計(jì)濾波器對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行濾波，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征分析，為了兼顧信號(hào)的時(shí)間和

4、頻譜特性，從時(shí)域和頻域各提取了幾個(gè)比較有代表性的特征值，為肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度的預(yù)測(cè)模型提供基礎(chǔ)。
　　(3)肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度預(yù)測(cè)。使用選定的sEMG特征值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將處理后的肘關(guān)節(jié)角度信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，構(gòu)建BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，然后把遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合建立改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型，具有較好的預(yù)測(cè)效果。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度，與實(shí)際角度比較接近，平均誤差在8度左右。而經(jīng)過(guò)遺傳算