基于SVM的三自由度肌电假肢动作模式识别系统的研究
发布时间：2022-10-08 18:42
近年来,因自然灾害、交通事故等因素致使残肢者的数量正在急剧增加。对于上肢缺失者来说,上肢的缺失会导致残肢者身体和劳动能力急剧下降,生活无法自理,给其心理带来严重的创伤,乃至危及整个家庭和睦。然而,随着科技的进步、信息技术的成熟以及康复医疗等事业的发展,市场中已有大量的肌电假肢。目前,这些商业肌电假肢大都采用阈值控制的方式,控制效果不灵活,且价格较高。因此,以三自由度肌电假肢为研究对象,采用一种新的小波阈值算法对肌电信号进行处理,研究一种高效的模式识别方法,建立一套成熟的动作模式识别系统尤为重要。依据表面肌电信号特点,设计了信号调理电路,采用四通道肌电信号采集仪完成上肢肱二、肱三头肌、桡侧腕屈肌和尺侧腕伸肌的肌电信号采集工作。经数字滤波后,采用一种基于全局小波域的单个函数的小波去噪方法对肌电信号进行去噪处理。通过与传统小波阈值算法进行实验对比分析,结果表明:不论在定量还是定性方面,改进的新阈值算法性能更优越。肌电信号经预处理后,分别从时域、频域、时频域分析法三方面分析肌电信号。通过对比三种方法分析效果,最终确定以小波包系数能量与方差作为特征参数,构建八维特征向量。以标准支持向量机（SVM...
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外假肢发展现状
1.2.1 国外肌电假肢研究现状
1.2.2 国内肌电假肢研究现状
1.3 存在的问题
1.4 主要研究内容及章节安排
第二章 模式识别系统总体方案
2.1 表面肌电信号产生机理
2.2 表面肌电信号特点
2.3 表面肌电信号采集方法
2.3.1 实验动作及被测肌肉的选择
2.3.2 表面电极选择
2.4 模式识别系统总体设计方案
2.4.1 四通道肌电信号采集仪电路设计
2.4.2 上位机模式识别软件
2.5 本章小结
第三章 表面肌电信号预处理与特征分析
3.1 表面肌电信号的预处理
3.1.1 数字滤波处理
3.1.2 小波阈值去噪
3.1.3 改进的小波阈值函数
3.2 特征分析方法
3.2.1 时域特征
3.2.2 频域特征
3.2.3 时频特征
3.3 sEMG分析模块设计
3.4 本章小结
第四章 表面肌电信号模式识别算法研究
4.1 支持向量机概述
4.2 支持向量机原理
4.2.1 线性可分类型
4.2.2 线性不可分类型
4.2.3 非线性不可分类型
4.3 改进的支持向量机算法
4.3.1 改进算法基本思想
4.3.2 多分类问题
4.3.3 粒子群优化参数选择
4.4 sEMG模式识别模块设计
4.5 本章小结
第五章 上位机模式识别软件实现与实验
5.1 上位机模式识别软件实现
5.2 表面肌电信号采集实验
5.2.1 采集实验方案
5.2.2 实验采集结果
5.3 sEMG分析实验验证
5.3.1 小波去噪实验分析
5.3.2 特征值分析
5.4 模式识别实验验证
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 结论
6.2 工作展望
参考文献
发表论文与参加科研情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于平移不变小波变换的颈肩肌电信号去噪方法研究[J]. 李琰,隋修武. 生物医学工程研究. 2018(01)
[2]基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究[J]. 刘明君,董增寿. 电子技术应用. 2018(03)
[3]基于高阶滤波的肌电信号采集电路设计[J]. 周明娟,逯迈. 传感技术学报. 2018(01)
[4]人体腿部表面肌电信号特征提取方法[J]. 王坤朋,庞杰,石磊,屈剑锋. 重庆大学学报. 2017(11)
[5]心电信号小波去噪的改进算法研究[J]. 郑敏敏,高小榕,谢海鹤. 中国生物医学工程学报. 2017(01)
[6]基于白噪声分离的集合经验模态分解心电信号去噪方法研究[J]. 任斌斌,谭海燕,马成群,吕德卫,刘芳芳,张海涛,李章勇. 生物医学工程学杂志. 2016(02)
[7]基于模糊聚类技术的肌电信号完全分解算法[J]. 任小梅,杨刚. 计算机应用. 2016(03)
[8]表面肌电信号特征提取方法研究发展趋势[J]. 刘建,邹任玲,张东衡,徐秀林,胡秀枋. 生物医学工程学进展. 2015(03)
[9]基于小波变换改进的上肢肌电信号降噪分析[J]. 王美茜,刘振泽,尹苍穹,王峰明. 控制工程. 2015(S1)
[10]基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究[J]. 戴卫国,李海涛,颜恒平,刘启军. 声学技术. 2015(03)
博士论文
[1]基于手势协同分析的欠驱动假肢设计及其肌电控制方法[D]. 李顺冲.上海交通大学 2015
[2]基于肌电信号的人体下肢运动信息获取技术研究[D]. 吴剑锋.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于肌电信号的前臂假肢动作识别研究与实现[D]. 吴庭丞.哈尔滨工业大学 2017
[2]运动想象脑电处理及其模式识别方法研究[D]. 姚家扬.杭州电子科技大学 2016
[3]基于表面肌电信号的心理压力状态分析算法研究[D]. 张云鹏.燕山大学 2014
[4]表面肌电信号模式识别及其运动分析[D]. 张莉.吉林大学 2013
[5]人体上肢表面肌电信号采集与处理的研究[D]. 班帅.东北大学 2012
[6]肌电信号控制下肢假肢关键技术研究[D]. 周丽红.河北工业大学 2011
[7]五自由度仿人型残疾人假手控制系统的研究[D]. 樊仲斌.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3688228
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外假肢发展现状
1.2.1 国外肌电假肢研究现状
1.2.2 国内肌电假肢研究现状
1.3 存在的问题
1.4 主要研究内容及章节安排
第二章 模式识别系统总体方案
2.1 表面肌电信号产生机理
2.2 表面肌电信号特点
2.3 表面肌电信号采集方法
2.3.1 实验动作及被测肌肉的选择
2.3.2 表面电极选择
2.4 模式识别系统总体设计方案
2.4.1 四通道肌电信号采集仪电路设计
2.4.2 上位机模式识别软件
2.5 本章小结
第三章 表面肌电信号预处理与特征分析
3.1 表面肌电信号的预处理
3.1.1 数字滤波处理
3.1.2 小波阈值去噪
3.1.3 改进的小波阈值函数
3.2 特征分析方法
3.2.1 时域特征
3.2.2 频域特征
3.2.3 时频特征
3.3 sEMG分析模块设计
3.4 本章小结
第四章 表面肌电信号模式识别算法研究
4.1 支持向量机概述
4.2 支持向量机原理
4.2.1 线性可分类型
4.2.2 线性不可分类型
4.2.3 非线性不可分类型
4.3 改进的支持向量机算法
4.3.1 改进算法基本思想
4.3.2 多分类问题
4.3.3 粒子群优化参数选择
4.4 sEMG模式识别模块设计
4.5 本章小结
第五章 上位机模式识别软件实现与实验
5.1 上位机模式识别软件实现
5.2 表面肌电信号采集实验
5.2.1 采集实验方案
5.2.2 实验采集结果
5.3 sEMG分析实验验证
5.3.1 小波去噪实验分析
5.3.2 特征值分析
5.4 模式识别实验验证
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 结论
6.2 工作展望
参考文献
发表论文与参加科研情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于平移不变小波变换的颈肩肌电信号去噪方法研究[J]. 李琰,隋修武. 生物医学工程研究. 2018(01)
[2]基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究[J]. 刘明君,董增寿. 电子技术应用. 2018(03)
[3]基于高阶滤波的肌电信号采集电路设计[J]. 周明娟,逯迈. 传感技术学报. 2018(01)
[4]人体腿部表面肌电信号特征提取方法[J]. 王坤朋,庞杰,石磊,屈剑锋. 重庆大学学报. 2017(11)
[5]心电信号小波去噪的改进算法研究[J]. 郑敏敏,高小榕,谢海鹤. 中国生物医学工程学报. 2017(01)
[6]基于白噪声分离的集合经验模态分解心电信号去噪方法研究[J]. 任斌斌,谭海燕,马成群,吕德卫,刘芳芳,张海涛,李章勇. 生物医学工程学杂志. 2016(02)
[7]基于模糊聚类技术的肌电信号完全分解算法[J]. 任小梅,杨刚. 计算机应用. 2016(03)
[8]表面肌电信号特征提取方法研究发展趋势[J]. 刘建,邹任玲,张东衡,徐秀林,胡秀枋. 生物医学工程学进展. 2015(03)
[9]基于小波变换改进的上肢肌电信号降噪分析[J]. 王美茜,刘振泽,尹苍穹,王峰明. 控制工程. 2015(S1)
[10]基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究[J]. 戴卫国,李海涛,颜恒平,刘启军. 声学技术. 2015(03)
博士论文
[1]基于手势协同分析的欠驱动假肢设计及其肌电控制方法[D]. 李顺冲.上海交通大学 2015
[2]基于肌电信号的人体下肢运动信息获取技术研究[D]. 吴剑锋.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于肌电信号的前臂假肢动作识别研究与实现[D]. 吴庭丞.哈尔滨工业大学 2017
[2]运动想象脑电处理及其模式识别方法研究[D]. 姚家扬.杭州电子科技大学 2016
[3]基于表面肌电信号的心理压力状态分析算法研究[D]. 张云鹏.燕山大学 2014
[4]表面肌电信号模式识别及其运动分析[D]. 张莉.吉林大学 2013
[5]人体上肢表面肌电信号采集与处理的研究[D]. 班帅.东北大学 2012
[6]肌电信号控制下肢假肢关键技术研究[D]. 周丽红.河北工业大学 2011
[7]五自由度仿人型残疾人假手控制系统的研究[D]. 樊仲斌.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3688228
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