基于表面肌电信号的手势动作识别方法研究
发布时间：2022-02-24 01:03
不论是民用领域、医疗领域还是军事领域,人机交互都广泛地被应用,如智能假肢控制、运动医学、康复医疗、临床医疗、作战指挥领导等方面,它已经逐渐地成为当下社会科学家们研究的一项焦点。在智能假肢领域中,表面肌电信号以其容易被获取并且控制假肢更直接、自然且无创伤的优势,成为应用最为广泛的控制信号源。对于目前的状况而言,通过利用表面肌电信号来控制智能假肢还存在问题。首先,手势识别的动作种类较少,且均是一些基础的手势和手腕部动作。其次,离线的表面肌电信号控制智能假肢不具备实时性,从发布指令开始到动作的完成,时延长,会对使用者产生困扰。然后,传统的特征提取方法,需要大量复杂的计算,这样既耗时又耗力,导致手势识别的准确率低,会影响智能假肢的精准控制。对于以上的问题,本文针对一些手指动作,研究表面肌电信号的特征提取及动作识别。本文研究内容主要如下:（1）介绍了国内外智能假肢现状、表面肌电信号特征提取方法和识别方法的研究现状,并且阐述了表面肌电信号相应产生机理、数学模型及特点。同时介绍了本文所用的NinaPro数据库中的DB2健康个体数据集和DB3残疾个体数据集,对于其中的9种手指动作的数据进行了归一化、降...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能假肢国内外研究现状
1.2.2 表面肌电信号特征提取方法
1.2.3 表面肌电信号识别方法
1.3 主要研究内容
1.4 论文的结构安排
第2章 表面信号的产生机理及分析处理
2.1 生物电现象
2.2 表面肌电信号产生机理
2.3 表面肌电信号的数学模型及特点
2.4 表面肌电信号的分析及预处理
2.5 本章小结
第3章 基于主成分分析法的手势动作识别
3.1 主成分分析法
3.2 支持向量机分类器
3.3 实验结果对比分析
3.4 本章小结
第4章 基于共空间模式法的手势动作识别
4.1 共空间模式简介
4.2 共空间模式算法
4.2.1 Tikhonov正则化共空间模式算法
4.2.2 加权Tikhonov正则化共空间模式算法
4.3 线性判别分析
4.4 实验结果对比分析
4.5 本章小结
第5章 基于深度卷积神经网络的手势动作识别
5.1 肌电信号的时域特征提取
5.1.1 时域分析法
5.1.2 频域分析法
5.1.3 时频分析法
5.2 时域特征参数
5.3 卷积神经网络
5.3.1 卷积层
5.3.2 降采样层
5.3.3 全连接层
5.4 卷积神经网络相关算法
5.4.1 前向传播与反向传播
5.4.2 Softmax分类器
5.4.3 批次归一化
5.5 卷积神经网络模型设计
5.5.1 实验结果对比分析
5.5.2 不同算法对比分析
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别[J]. 杨亚慧,谢宏. 微型机与应用. 2017(15)
[2]智能假肢手的生机电集成[J]. 姜力,杨斌,黄琦,曾博,樊绍巍,杨大鹏,郭闯强. 机器人. 2017(04)
[3]基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别[J]. 武昊,席旭刚,罗志增. 传感技术学报. 2015(11)
[4]基于SVM的下肢运动表面肌电信号的特征提取与辨识分析[J]. 张羿,赵慧龙,张向刚,秦开宇. 载人航天. 2015(02)
[5]基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法[J]. 张启忠,席旭刚,罗志增. 电子与信息学报. 2013(09)
[6]基于EMG频域特征的假肢机电信号识别研究[J]. 韩晓新,邢绍邦,刘海燕,朱品伟,胡春华,沃松林. 测试技术学报. 2011(04)
[7]HIT/DLR HandⅡ类人形五指灵巧手机构的研究[J]. 樊绍巍,刘伊威,金明河,兰天,陈兆芃,刘宏,赵大威. 哈尔滨工程大学学报. 2009(02)
[8]握力大小与前臂肌肉表面肌电活动模式的相关性研究[J]. 侯文生,许蓉,郑小林,马丽. 航天医学与医学工程. 2007(04)
[9]基于肌肉电信号控制的假肢用机械手的设计[J]. 王宏,姬彦巧,赵长宽,李琪. 东北大学学报. 2006(09)
[10]基于表面肌电信号的前臂手部多运动模式识别[J]. 罗志增,王人成. 仪器仪表学报. 2006(09)
博士论文
[1]基于表面肌电信号的人手动作模式识别关键技术研究[D]. 都明宇.浙江工业大学 2017
[2]基于多源信息的智能仿生手臂模式识别方法研究[D]. 徐卓君.吉林大学 2015
硕士论文
[1]肌电信号评价电刺激致肌疲劳方法的研究[D]. 王颖.北京协和医学院 2013
本文编号：3641653
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能假肢国内外研究现状
1.2.2 表面肌电信号特征提取方法
1.2.3 表面肌电信号识别方法
1.3 主要研究内容
1.4 论文的结构安排
第2章 表面信号的产生机理及分析处理
2.1 生物电现象
2.2 表面肌电信号产生机理
2.3 表面肌电信号的数学模型及特点
2.4 表面肌电信号的分析及预处理
2.5 本章小结
第3章 基于主成分分析法的手势动作识别
3.1 主成分分析法
3.2 支持向量机分类器
3.3 实验结果对比分析
3.4 本章小结
第4章 基于共空间模式法的手势动作识别
4.1 共空间模式简介
4.2 共空间模式算法
4.2.1 Tikhonov正则化共空间模式算法
4.2.2 加权Tikhonov正则化共空间模式算法
4.3 线性判别分析
4.4 实验结果对比分析
4.5 本章小结
第5章 基于深度卷积神经网络的手势动作识别
5.1 肌电信号的时域特征提取
5.1.1 时域分析法
5.1.2 频域分析法
5.1.3 时频分析法
5.2 时域特征参数
5.3 卷积神经网络
5.3.1 卷积层
5.3.2 降采样层
5.3.3 全连接层
5.4 卷积神经网络相关算法
5.4.1 前向传播与反向传播
5.4.2 Softmax分类器
5.4.3 批次归一化
5.5 卷积神经网络模型设计
5.5.1 实验结果对比分析
5.5.2 不同算法对比分析
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别[J]. 杨亚慧,谢宏. 微型机与应用. 2017(15)
[2]智能假肢手的生机电集成[J]. 姜力,杨斌,黄琦,曾博,樊绍巍,杨大鹏,郭闯强. 机器人. 2017(04)
[3]基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别[J]. 武昊,席旭刚,罗志增. 传感技术学报. 2015(11)
[4]基于SVM的下肢运动表面肌电信号的特征提取与辨识分析[J]. 张羿,赵慧龙,张向刚,秦开宇. 载人航天. 2015(02)
[5]基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法[J]. 张启忠,席旭刚,罗志增. 电子与信息学报. 2013(09)
[6]基于EMG频域特征的假肢机电信号识别研究[J]. 韩晓新,邢绍邦,刘海燕,朱品伟,胡春华,沃松林. 测试技术学报. 2011(04)
[7]HIT/DLR HandⅡ类人形五指灵巧手机构的研究[J]. 樊绍巍,刘伊威,金明河,兰天,陈兆芃,刘宏,赵大威. 哈尔滨工程大学学报. 2009(02)
[8]握力大小与前臂肌肉表面肌电活动模式的相关性研究[J]. 侯文生,许蓉,郑小林,马丽. 航天医学与医学工程. 2007(04)
[9]基于肌肉电信号控制的假肢用机械手的设计[J]. 王宏,姬彦巧,赵长宽,李琪. 东北大学学报. 2006(09)
[10]基于表面肌电信号的前臂手部多运动模式识别[J]. 罗志增,王人成. 仪器仪表学报. 2006(09)
博士论文
[1]基于表面肌电信号的人手动作模式识别关键技术研究[D]. 都明宇.浙江工业大学 2017
[2]基于多源信息的智能仿生手臂模式识别方法研究[D]. 徐卓君.吉林大学 2015
硕士论文
[1]肌电信号评价电刺激致肌疲劳方法的研究[D]. 王颖.北京协和医学院 2013
本文编号：3641653
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