【摘要】：表面肌電信號(surface electromyograph signal, sEMG)是通過人體表丨fir電極，在人體皮膚表面采集人體肌肉運(yùn)動時所產(chǎn)生的電位信號。不同的人手抓取動作引發(fā)+同的肌肉群作用，產(chǎn)生不同的電信號。表面肌電信號在人手抓取動作的模式識別領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢，因此被廣泛應(yīng)用于假肢控制、康復(fù)訓(xùn)練、臨床醫(yī)學(xué)和體育科學(xué)等諸多領(lǐng)域中。對于利用表面肌電信號識別人手抓取動作，關(guān)鍵是表面肌電信號的特征提取以及模式分類《 本文通過對人體前臂表面肌電信號的處理來識別人手抓取動作，從而實(shí)現(xiàn)對肌電假肢手的控制，用于對殘疾病人的康復(fù)治療。本文主要研究表面肌電信號的預(yù)處理、特征提取和模式識別。主要工作如下： (1)對表面肌電信號進(jìn)行采集，依據(jù)人體解剖學(xué)，運(yùn)動醫(yī)學(xué)等知識，尋找肌電信號與肌群的關(guān)系，確定最佳的肌電電極位置，懫用美國DELSYS公司生產(chǎn)的表面肌電信號采集設(shè)備采集8種常見的人手抓取動作對應(yīng)的肌電信號。 (2)對表面肌電信號進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波和活動段檢測。針對表面肌電信號的主要頻段在20-500HZ。所以采用20-500HZ切比雪夫帶通濾波器進(jìn)行去噪，再采用切比雪夫帶阻濾波器濾除50HZ的工頻千擾。本文采用穩(wěn)態(tài)肌電信號用于人手抓取動作模式識別，采用移動平均法處理表面肌電信號序列的瞬時能量，并結(jié)合閾值比較法進(jìn)行活動段檢測。 (3)對表面肌電信號進(jìn)行特征提取，論文首先對時域特征、頻域特征、時頻域特征等常用的肌電信號特征識別方法進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上提出了基于小波包能量譜和主成分分析相結(jié)合的特征提取方法，并且與采用小波包能量譜的特征提取方法做了對比，識別率相當(dāng)，但降低了特征維數(shù)，降低了假肢控制的復(fù)雜度，具有較強(qiáng)的實(shí)用價值^ 。 (4)對表面肌電信號進(jìn)行模式分類，論文首先對基于統(tǒng)計方法的貝葉斯(Bayes)決策分類器、模糊分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機(jī)分類器進(jìn)行了比較分析。由于SVM算法具有理論相對完備、適應(yīng)性強(qiáng)、全局化優(yōu)、訓(xùn)練時間短、泛化性能好、算法復(fù)雜度與特征樣本維數(shù)無關(guān)、魯棒性較好等優(yōu)點(diǎn)，因此本文選用SVM分類器用于人手抓取動作的模式識別。 (5)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析，首先對人手抓取動作選取進(jìn)行了研究，選取了常見的8種人手動作抓取模式，并選取人手前臂4塊肌肉作為實(shí)驗(yàn)采集的表面肌電信號的信號源。實(shí)驗(yàn)懫用時域特征提取方法與T頻域特征提取方法進(jìn)行了人手抓取動作的識別率比較，得出時頻域特征提取方法明顯優(yōu)于時域特征組合的方法。實(shí)驗(yàn)還對不同人手抓取動作種類進(jìn)行了研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，假肢中常用的5種動作的識別率為100%,6種和7種動作時的平均識別率也都在97%以上，8種動作時的平均識別率為90.5%,都能滿足假肢控制的要求。最后考慮到實(shí)用假肢控制系統(tǒng)要求采用盡量少的傳感器，分析了采用3個傳感器T識別結(jié)果，對8種動作依然可以達(dá)到85%以上的識別率，對5種動作時的識別率可以到達(dá)96%以上。
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2727939