面向多運動模式肌電假手的信號處理與識別系統(tǒng).pdf

1、隨著社會的發(fā)展和進步，殘疾人事業(yè)得到越來越多的重視。幫助殘疾人減輕身體和精神上的痛苦成為建設(shè)文明社會中一項艱巨的任務(wù)，其中，上肢殘疾是指手臂殘缺或畸形導(dǎo)致的功能喪失或障礙，屬于有康復(fù)需求范疇。肌電假手憑借其對使用者影響較小的優(yōu)勢，成為醫(yī)療和殘疾康復(fù)領(lǐng)域廣泛關(guān)注的熱點。而完善肌電信號的處理方法和識別系統(tǒng)是提高肌電假手靈活性、準(zhǔn)確定和易控性的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　本文以手部連續(xù)動作產(chǎn)生的肌電信號為研究對象，以五種基本動作模式為識別目標(biāo)設(shè)

2、計了一款表面肌電信號處理與識別系統(tǒng)，旨在提高系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率，縮短系統(tǒng)響應(yīng)時間和降低系統(tǒng)成本。具體包括如下研究內(nèi)容:
　　首先，對表面肌電信號的采集方法進行了研究，結(jié)合信號特點，以提高采集速度和降低系統(tǒng)成本為目標(biāo)搭建了信號采集平臺，探討了電極安放位置，規(guī)劃了基本手部動作，并設(shè)計數(shù)據(jù)采集實驗，利用四路表面電極實現(xiàn)了對五類手部動作姿態(tài)的信號采集。
　　其次，基于對手部靈活性和多樣性的考慮，提出了“極值點”方法，實現(xiàn)對連續(xù)動作信號

3、按照動作姿態(tài)的不同分割成獨立部分，得到常用動作姿態(tài)信號的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)識別做好準(zhǔn)備。
　　然后，利用時域方法，混沌理論算法和時頻分析方法提取了幅值平均值特征、分形維數(shù)特征、最大Lyapunov指數(shù)特征和小波系數(shù)特征，比較了四個特征的聚類性，為選取有效信號特征提供依據(jù)。
　　最后根據(jù)四個信號特征聚類能力，利用分層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對指總伸肌的幅值平均值特征和拇長屈肌的小波系數(shù)特征進行融合并識別，五類動作姿態(tài)的識別率達到82.