2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、關(guān)于肌電控制接口的研究已有60多年的歷史。相比傳統(tǒng)的基于幅值的方法,基于模式識別的方法能夠使殘肢患者直觀自然地控制假肢手,因此更適合于多自由度假肢手的控制。在實驗室條件下,現(xiàn)有的模式識別控制算法對10類動作的識別率一般在90%以上。但目前的商業(yè)多自由度假肢手仍然主要采用基于幅值的控制方法,形成這一反差的一個主要原因是實驗室條件與假肢手的日常使用環(huán)境并不相同。在假肢手的實際使用中,對于一個給定的動作模式,其肌電信號會因來自人(假肢使用者)

2、,機(物理系統(tǒng))兩方面的各種因素影響而產(chǎn)生變化,造成模式識別控制接口的性能下降。針對這一問題,本文分別對作用力變化、肌電信號非平穩(wěn)性以及電極偏移這三種因素對控制接口性能的影響進行了研究,具體工作為:
  針對執(zhí)行動作時作用力變化對控制接口性能的影響,本文依據(jù)前臂肌肉肌電信號幅值與作用力之間的近似線性關(guān)系,應(yīng)用歸一化方法降低不同作用力肌電信號間的差異,提出了兩種對作用力變化具有魯棒性的特征。三種作用力等級(20%,50%,80%最大

3、自主收縮)的肌電數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)的時域特征,所提特征能顯著提高控制接口在訓練與測試數(shù)據(jù)作用力等級不同時的動作識別率。該方法使控制接口在不擴大訓練數(shù)據(jù)范圍的情況下,仍能保持對作用力變化的魯棒性。
  針對肌電信號的非平穩(wěn)性導致的控制接口識別率隨時間下降問題,本文采集了8個健肢受試者與2個殘肢受試者連續(xù)11天的肌電數(shù)據(jù),分析了訓練與測試數(shù)據(jù)分別在相隔一天與三天兩種條件下,錯誤率隨時間的變化情況。實驗結(jié)果表明這兩種錯誤率均隨時

4、間推移呈指數(shù)函數(shù)形式下降,最后趨近于訓練與測試數(shù)據(jù)取自同一天時的錯誤率。進一步的分析表明在實驗期間,受試者執(zhí)行同類動作時,其肌電信號的一致性得到了增強。這一結(jié)果說明在控制接口的使用過程中,肌電信號的質(zhì)量會因用戶的自適應(yīng)(學習)能力而得到提高;當利用自適應(yīng)階段以后的信號訓練分類器時,控制接口識別率隨時間下降的現(xiàn)象會得到顯著改善。
  針對在電極穿戴過程中的電極偏移問題,本文改進傳統(tǒng)灰度共生矩陣算法,使其具備列偏移不變性,并將其與高密

5、度電極相結(jié)合,提取肌電信號的空間分布信息作為肌電特征。實驗結(jié)果表明,在電極首尾相連環(huán)繞于受試者前臂的條件下,所提特征對偏移距離等于電極間距的垂直偏移(偏移方向垂直于肌肉纖維)具有不變性,從而可控制垂直偏移對接口性能的影響,使得偏移距離為電極間距一半時,垂直偏移對接口性能的影響達到最大。同時,當偏移距離等于電極間距一半時,所提特征的識別率顯著優(yōu)于現(xiàn)有的三種魯棒特征的結(jié)果(時域自回歸TDAR,共空域模式CSP,方差圖Variog)。結(jié)合高密

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