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人机接口研究
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表面肌电信号记录了在肌肉自主收缩时由肌肉纤维产生的电生理活动。它作为生物/机械人机接口的一种重要输入信号在电动假肢手控制中得到了广泛地应用,该方法也被称作肌电控制。肌电人机接口的主要功能是识别肌电信号的动作模式,从而为肌电控制提供准确的动作指令。为能控制多自由度灵巧假肢手,人机接口系统需要从肌电信号中解码出多种手部和腕部动作所对应的肌电模式,并保证其具有足够的分类精度。本文将侧重研究肌电特征提取和分类算法。主要的工作如下: 为了从肌电信号中提取高阶统计信息,本文采用双谱变换来分析信号,并使用双谱积分方法和Fisher线性判别投影方法提取双谱矩阵中的特征量。在实验中,我们采用Davies-Bouldlin系数和各种不同分类器来分析肌电高阶信息对动作分类效果的影响。实验结果表明双谱特征在类-类分离性和动作识别率上要好于其它一阶或二阶肌电特征。 本文使用肌电信号的频率信息来进行动作分类,提出一种从傅里叶系数中导出倒谱系数的特征提取方法,其计算主要采用快速傅里叶变换和离散余弦变换实现。
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分类号:TH24 密级: 编号:13-080200-69M 下肢康复机器人多模式训练平台系统研究闫明明 指导教师姓名: 高级工程师河北工业大学 申请学位级别:硕 学科、专业名称:机械工程 论文提交日期
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