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文檔簡介
1、表面肌電(surface electromyography,sEMG)信號是從人體皮膚表面檢測到的生物電信號,它可以反映神經(jīng)以及肌肉的活動狀態(tài)。由于表面肌電信號的提取方式具有方便、準確、無創(chuàng)傷等優(yōu)點,在康復(fù)醫(yī)學、運動醫(yī)學及智能機器人等領(lǐng)域都有廣泛的研究與應(yīng)用。目前通過表面肌電信號識別人體行為意圖的研究大多集中在對表面肌電信號進行模式識別,從而區(qū)分肢體不同的運動模式。而在某個單一的肢體動作模式中,肢體的運動狀態(tài)如運動速度、動作幅度和轉(zhuǎn)動角
2、度等方面的研究較少。單純使用這種模式分類結(jié)果來控制假肢,無法實現(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sEMG預(yù)測肢體的連續(xù)的運動狀態(tài),成為肌電信號控制仿生假肢技術(shù)研究的關(guān)鍵點。因此,本文以手臂肘關(guān)節(jié)運動的角度作為切入點,旨在研究基于sEMG的肘關(guān)節(jié)運動角度的預(yù)測方法,重點探究表面肌電信號的特征提取和肘關(guān)節(jié)運動角度的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法。
本文主要內(nèi)容包括:
(1)信號采集系統(tǒng)的構(gòu)建。本文首先
3、分析了sEMG的產(chǎn)生機理和特點,進而確定表面肌電信號和關(guān)節(jié)角度信號的測量方法。搭建表面肌電信號和關(guān)節(jié)角度的采集平臺,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和角度信號的采集軟件。設(shè)計實驗方案,實現(xiàn)對sEMG和肘關(guān)節(jié)角度的采集。
(2)信號的處理和特征分析。首先分析了表面肌電信號和可能混入的噪聲的主要頻率段,設(shè)計濾波器對采集到的原始信號進行濾波,在此基礎(chǔ)上進行特征分析,為了兼顧信號的時間和
4、頻譜特性,從時域和頻域各提取了幾個比較有代表性的特征值,為肘關(guān)節(jié)運動角度的預(yù)測模型提供基礎(chǔ)。
(3)肘關(guān)節(jié)運動角度預(yù)測。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)合建立改進的預(yù)測模型,具有較好的預(yù)測效果。
實驗結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的肘關(guān)節(jié)運動角度,與實際角度比較接近,平均誤差在8度左右。而經(jīng)過遺傳算
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