基于MYO臂環(huán)的假肢手控制技術(shù)研究.pdf

1、表面肌電信號(hào)（surface electromyography，sEMG）是人體肌肉收縮時(shí)產(chǎn)生的生物電信號(hào)。隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者的不懈努力，sEMG已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于臨床檢測(cè)、康復(fù)工程以及假肢手控制等領(lǐng)域中。目前，基于sEMG的假肢手控制技術(shù)已然成為研究的熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)傳感器相比，MYO臂環(huán)具有不受場(chǎng)地限制、交互自然、穿戴方便以及性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，非常適合用來(lái)控制假肢手。所以，本文的目的在于研究一種基于MYO臂環(huán)的肌電假肢手控制技術(shù)，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)

2、人手動(dòng)作模式識(shí)別和人手抓取力的預(yù)測(cè)，并結(jié)合在PC端開(kāi)發(fā)的假肢手肌電控制系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。
　　本文主要研究工作如下:
　　(1)人手動(dòng)作模式識(shí)別研究。本實(shí)驗(yàn)采用六階巴特沃斯帶通濾波器對(duì)MYO臂環(huán)采集的sEMG進(jìn)行預(yù)處理，并提取5種時(shí)域特征，采用PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)人手動(dòng)作模式進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，運(yùn)用PCA將特征樣本映射到20維時(shí)，人手動(dòng)作模式的識(shí)別率可達(dá)99％。
　　(2)人手抓取力預(yù)測(cè)技術(shù)研究。本實(shí)驗(yàn)選

3、取絕對(duì)平均值(MAV)和均方根(RMS)作為特征，以抓取力的八個(gè)檔次為輸出，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抓取力預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，確定抓取力按照大小分檔的平均識(shí)別率達(dá)到了93.83％，能夠滿足假肢手控制的基本要求。
　　(3)假肢手肌電控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)了一套基于MFC的肌電控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠采集并分析sEMG，進(jìn)而獲取人手動(dòng)作模式的活動(dòng)意圖，且對(duì)手指抓取力進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，經(jīng)串口對(duì)假肢手進(jìn)行驅(qū)動(dòng)控制。最終，應(yīng)用該系統(tǒng)驗(yàn)證了本課題方