表面肌电信号采集臂带的设计与手势识别应用

发布时间：2025-01-03 23:44

　　人的手势可以表达非常多的含义,通过计算机识别手势中的控制信息后便可以执行相应命令,从而达到自然的人机交互目的。表面肌电信号(sEMG)是一种肌肉收缩时产生的生物电信号,该信号中含有动作发出者的主观意图等信息。与传统的手势识别相比,基于表面肌电信号的手势识别具有便利性、非环境敏感等优点;同时由于表面肌电信号自身的一些特点,使得对其的采集、处理、传输等存在挑战。本文开展面向可穿戴应用的表面肌电信号处理和手势识别方法研究工作。首先,针对穿戴日常应用中采集到的大量含噪信号,基于最小二乘法、IIR数据滤波和六层小波等方法进行信号预处理,有效应对原始信号中存在的基线漂移、工频干扰和抖动等问题,实现高质量的信号包络提取;其次,针对可穿戴手势识别的实时性和低功耗需求,提出了一种基于离散值的手势识别方法,实现高准确率的手势识别;最后,鉴于市场上现有的肌电采集臂带在数据开放性方便存在的不足,自行研制了一款实验用途的肌电采集臂带用于上述方法的评估和测试。主要工作如下:(1)在信号预处理部分,本文采用最小二乘法对基线漂移进行处理;采用截止频率为20Hz的Chebyshev Type I型IIR高通滤波器对信号运...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 肌电采集系统研究现状
        1.2.2 存在的问题
    1.3 研究内容及全文安排
        1.3.1 本文研究内容
        1.3.2 全文章节安排
第二章 相关理论和方案设计
    2.1 肌电的产生机理和特征分析
        2.1.1 产生机理
        2.1.2 手势的选择
        2.1.3 信号特点与噪声特点
        2.1.4 电极的选择
        2.1.5 阻抗等效模型
    2.2 肌电信号的评价指标
        2.2.1 原始肌电信号的指标
        2.2.2 包络线的时频指标
    2.3 特征选择与特征预处理
        2.3.1 特征选择
        2.3.2 特征预处理
    2.4 系统总体方案设计
        2.4.1 手势识别方案设计
        2.4.2 臂带系统平台方案设计
    2.5 本章小结
第三章 肌电信号预处理方法研究
    3.1 总体框图
    3.2 基线漂移处理方法
    3.3 运动伪迹抑制方法
    3.4 工频干扰处理方法
    3.5 包络线提取以及平滑消抖方法
        3.5.1 滑动中值滤波平滑消抖
        3.5.2 数字滤波器平滑消抖
        3.5.3 小波变换平滑消抖
        3.5.4 三种消抖方法对比分析
    3.6 本章小结
第四章 基于离散值的手势识别方法研究
    4.1 总体框图
    4.2 基于离散值的手势识别算法原理推导及仿真
        4.2.1 单通道离散识别算法
        4.2.2 多通道离散识别算法
        4.2.3 算法仿真验证
    4.3 本章小结
第五章 肌电臂带实验装置设计和应用
    5.1 肌电臂带实验装置的搭建
        5.1.1 臂带系统硬件的组成
        5.1.2 系统硬件设计
        5.1.3 系统软件设计
        5.1.4 对比算法的实现
    5.2 肌电信号采集与实验分析
        5.2.1 数据采集
        5.2.2 实验分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：4022567