基于肌电信号模式识别的假肢控制研究
本文关键词:基于肌电信号模式识别的假肢控制研究
【摘要】:近年来,因各类交通事故、工伤或者自然灾害等因素造成的截肢患者人数正在呈现增加的趋势。对于上肢截肢患者,一种比较常用的方法是通过安装假肢来完成日常生活中简单的上肢动作。然而,目前的商业肌电假肢大多采用阈值控制的方法,假肢在各个自由度之间进行控制切换时往往需要按照某种特定的顺序进行,给使用者带来了诸多不便。本文采用的基于表面肌电信号模式识别的假肢控制方法,将不再仅仅依赖于简单的肌电信号幅值,而是根据肌电信号的模式识别结果对假肢进行相应动作的控制。弥补了阈值控制方法在进行自由度之间切换时所带来的不便,也使得控制过程更加直观。本文介绍了肌电信号的产生机理以及表面肌电信号的时域、频域特点。采集了左臂上肢曲臂、伸臂、腕内旋、腕外旋、握拳和张手六种动作下肱二头肌、肱三头肌、指伸肌和指浅屈肌四块肌肉的表面肌电信号,提取了表面肌电信号的均方根、最大斜率和中值频率三种特征参数构成的特征向量。开展了基于表面肌电信号模式识别的算法研究。在对比分析了BP神经网络、LVQ神经网络对采集到的表面肌电信号模式识别结果的基础上,构建了对表面肌电信号进行BP-LVQ两层混合神经网络模式识别算法,使平均识别率高达96%,对于相对识别率较低的腕外旋和握拳两种动作的识别率也均高于使用单一BP或LVQ神经网络时两种动作的识别率。实现了肌电信号对假肢的离线控制。本文使用了80C52单片机接收上位机中MATLAB对表面肌电信号的识别结果,实现了表面肌电信号对于假肢的离线控制。设计了一款基于STM32嵌入式芯片的便携式肌电信号采集、识别和假肢实时、无线控制系统。实现了嵌入式系统对肌电信号的采集和识别,并配合PT2262/PT2272编解码芯片以及无线收发模块进行控制指令的无线传输,实现了肌电信号对假肢的实时、无线控制。
【关键词】:肌电信号 模式识别 假肢控制 STM32
【学位授予单位】:南通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN911.7;TP183;TP273
【目录】:
- 摘要6-8
- Abstract8-10
- 第一章 绪论10-15
- 1.1 课题来源10
- 1.2 课题研究的目的和意义10-11
- 1.3 国内外研究概况11-13
- 1.4 论文的主要研究内容13-14
- 1.5 论文结构安排14-15
- 第二章 肌电信号的采集与处理15-23
- 2.1 肌电信号的产生15
- 2.2 肌电信号的特点15-16
- 2.3 肌电信号特征参数的选择16-17
- 2.4 肌电信号的采集与处理17-22
- 2.4.1 肌肉的选择18-19
- 2.4.2 表面电极的位置选择19-22
- 2.5 本章小结22-23
- 第三章 基于表面肌电信号模式识别的算法研究23-34
- 3.1 神经网络的基本结构23-25
- 3.2 基于BP神经网络与LVQ神经网络的模式识别25-30
- 3.2.1 基于BP神经网络的模式识别25-28
- 3.2.2 基于LVQ神经网络的模式识别28-30
- 3.3 基于BP神经网络与LVQ神经网络混合模型的模式识别30-33
- 3.3.1 混合模型的构建30-31
- 3.3.2 基于BP-LVQ神经网络的模式识别31-33
- 3.4 本章小结33-34
- 第四章 基于肌电信号模式识别的假肢控制34-47
- 4.1 假肢的离线控制34-37
- 4.1.1 PC上位机软件设置35-36
- 4.1.2 80C52单片机下位机软件配置36-37
- 4.2 基于STM32嵌入式系统的假肢实时控制37-46
- 4.2.1 STM32嵌入式系统架构38-40
- 4.2.2 硬件连接40-42
- 4.2.3 软件配置42-43
- 4.2.4 基于肌电信号模式识别的假肢实时控制43-46
- 4.3 本章小结46-47
- 第五章 基于STM32的假肢无线控制47-55
- 5.1 控制指令的编码和解码47-50
- 5.2 控制指令的无线发送与接收50-54
- 5.3 本章小结54-55
- 第六章 结论与展望55-57
- 6.1 结论55-56
- 6.2 展望56-57
- 参考文献57-61
- 英文缩写词表61-62
- 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文及参加的项目62-63
- A:在国内外刊物上发表的论文62
- B:在国际学术会议上发表的论文62
- C:参加的项目62-63
- 致谢63
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,本文编号:976826
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