發(fā)布時(shí)間：2017-06-14 09:01

  本文關(guān)鍵詞：人體手部動(dòng)作肌電信號(hào)的處理與識(shí)別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：表面肌電信號(hào)(surface electromyogram,s EMG)是肢體運(yùn)動(dòng)時(shí)對(duì)應(yīng)肌肉收縮所產(chǎn)生的通過表面電極與相關(guān)儀器記錄下來的能夠反映人體運(yùn)動(dòng)特征的一種復(fù)雜微弱的生物電信號(hào)。隨著社會(huì)的發(fā)展和生活質(zhì)量的提高,以智能康復(fù)功能為代表的新型醫(yī)療系統(tǒng)的需求越來越大,而通過表面肌電信號(hào)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)信息和運(yùn)動(dòng)意圖進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷識(shí)別是建立此類康復(fù)醫(yī)療系統(tǒng)的重要一環(huán)。本文旨在對(duì)人體手部動(dòng)作的肌電信號(hào)進(jìn)行系統(tǒng)的研究,以達(dá)到對(duì)手部不同動(dòng)作的準(zhǔn)確識(shí)別,主要工作如下:(1)首先,分析表面肌電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理;對(duì)表面肌電信號(hào)的一些普遍特點(diǎn)進(jìn)行了介紹;確定了手部動(dòng)作的選擇與電極的擺放位置;選擇了合適的軟硬件搭建了表面肌電信號(hào)的采集系統(tǒng);完成了對(duì)手部四種常見動(dòng)作模式下兩路表面肌電信號(hào)的采集實(shí)驗(yàn)。(2)其次,為了有效地提取噪聲背景下的表面肌電信號(hào),采用將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和小波閾值相結(jié)合的方法對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行去噪。先運(yùn)用EMD將采集的表面肌電信號(hào)自適應(yīng)性地分解成為一系列頻率成分各不相同的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)之和,然后對(duì)高頻含噪的IMF采用小波閾值去噪,最后將去噪處理后的IMF和所有未處理的IMF進(jìn)行擬合,擬合后的信號(hào)即為經(jīng)EMD小波閾值去噪所得的表面肌電信號(hào)。實(shí)驗(yàn)證明采用基于EMD小波閾值的表面肌電信號(hào)去噪方法融合了EMD與小波閾值的優(yōu)點(diǎn),有更好的去噪效果。(3)第三,計(jì)算去噪后表面肌電信號(hào)的時(shí)域特征、頻域特征和時(shí)頻域特征并進(jìn)行了對(duì)比分析,確定了由典型的時(shí)頻域分析法中的小波變換來提取其特征,提取四種動(dòng)作表面肌電信號(hào)小波系數(shù)絕對(duì)值的最大值構(gòu)成特征向量。(4)最后,利用支持向量機(jī)對(duì)四種手部動(dòng)作的肌電信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別,在分類過程中利用人工魚群算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,以選擇最優(yōu)的參數(shù)組合,提高支持向量機(jī)的識(shí)別精度。仿真結(jié)果表明,運(yùn)用該方法較傳統(tǒng)的方法具有更高的識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：表面肌電信號(hào) 去噪 特征提取 模式識(shí)別 人工魚群算法
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R496;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 本課題研究的背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 表面肌電信號(hào)去噪的研究概況10-11
• 1.2.2 表面肌電信號(hào)特征提取的研究概況11-12
• 1.2.3 表面肌電信號(hào)模式識(shí)別的研究概況12-14
• 1.2.4 總結(jié)14
• 1.3 本文主要的研究?jī)?nèi)容14
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 表面肌電信號(hào)的采集實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)16-25
• 2.1 表面肌電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理16
• 2.2 表面肌電信號(hào)的特點(diǎn)分析16-17
• 2.3 表面肌電信號(hào)的采集17-24
• 2.3.1 系統(tǒng)的構(gòu)成17-19
• 2.3.2 動(dòng)作姿態(tài)的規(guī)劃19-20
• 2.3.3 電極位置的選擇20
• 2.3.4 表面肌電信號(hào)的采集實(shí)驗(yàn)20-24
• 2.3.5 表面肌電信號(hào)采集注意事項(xiàng)24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 表面肌電信號(hào)的去噪研究25-36
• 3.1 噪聲來源分析25
• 3.2 小波閾值去噪25-28
• 3.3 EMD濾波去噪28-31
• 3.3.1 EMD分解基本原理28-29
• 3.3.2 EMD濾波分析29-31
• 3.4 基于EMD小波閾值去噪31-32
• 3.5 信號(hào)去噪效果評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)32
• 3.6 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析32-34
• 3.7 本章小結(jié)34-36
• 第四章 表面肌電信號(hào)的特征提取36-44
• 4.1 時(shí)域特征提取36-38
• 4.2 頻域特征提取38-40
• 4.3 時(shí)頻域特征提取40-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 基于支持向量機(jī)的表面肌電信號(hào)識(shí)別及其優(yōu)化44-57
• 5.1 模式識(shí)別概述44
• 5.2 SVM原理44-49
• 5.2.1 SVM概述44-45
• 5.2.2 SVM分類原理45-47
• 5.2.3 核函數(shù)47-48
• 5.2.4 SVM分類方法48-49
• 5.3 SVM的參數(shù)選擇49
• 5.4 人工魚群優(yōu)化算法尋優(yōu)原理49-53
• 5.4.1 人工魚群算法概述49
• 5.4.2 魚群四種行為描述49-52
• 5.4.3 人工魚群算法（AFSA）尋優(yōu)流程52-53
• 5.5 人工魚群優(yōu)化SVM（AFSVM）參數(shù)53-54
• 5.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析54-56
• 5.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)54
• 5.6.2 模型的建立以及實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析54-56
• 5.7 本章小結(jié)56-57
• 第六章 結(jié)論與展望57-59
• 6.1 主要結(jié)論57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 攻讀研究生期間參與的研究成果64-65
• 致謝65

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本文編號(hào)：449009