基于语音与肌电信号融合的假肢校验模式控制研究

发布时间：2017-08-29 11:40

  本文关键词：基于语音与肌电信号融合的假肢校验模式控制研究

  更多相关文章： 语音信号 肌电信号 信号融合 假肢校验模式控制 自增强分类器

【摘要】：随着肢体残疾者数量的增多,假肢的研究成为了各国研究的热点,研制出一种可方便控制的假肢具有重要意义。对肢体残疾者而言,能够提供进行假肢校验模式控制的肌电信号有限,针对这种情况,本文提出了利用语音信号与肌电信号相结合的假肢校验模式控制方案。主要研究内容如下:(1)详细的介绍了本文提出的语音信号与肌电信号融合的方案:利用从肢体残疾者残留肌肉处采集的肌电信号作为假肢的主控制信号源,以其自身发出的语音信号作为辅助信号源,将两者进行融合,从而从某种程度上真正实现自由灵活的假肢校验模式控制。(2)语音信号识别分析模块,较详细地介绍了语音信号的基本理论、MFCC特征参数的提取、HMM训练及HMM识别等基本原理,并对本文所需要识别的4个动作语音指令在HTK环境中进行了实验,验证了利用HMM算法进行语音识别系统设计的可行性,并进行了相应的数据分析。(3)肌电信号识别分析模块,较详细地介绍了肌电信号采集、预处理以及分类器算法的设计等主要内容。为了使分类器适应肌电模式识别中肌电信号的时变性,提出了一种新的具有自适应能力的自增强分类方法,该方法在传统的静态分类器(LDA分类器和QDA分类器)的基础上,引入了一个新的能在测试阶段对分类器参数进行更新的算法:更新方差矩阵和均值向量的参数求解。本文提出的自增强分类方法降低了数据的计算复杂度,增强了数据的分类效果,具有自适应演化能力。
【关键词】：语音信号 肌电信号 信号融合 假肢校验模式控制 自增强分类器
【学位授予单位】：武汉工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7;R318.17
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 引言10-11
• 1.2 国内外假肢研究现状11-14
• 1.2.1 国外假肢研究现状11-13
• 1.2.2 国内假肢研究现状13-14
• 1.3 研究意义14-16
• 1.4 本文的主要研究内容16-18
• 第2章 语音与肌电信号融合的假肢校验模式控制方案18-23
• 2.1 引言18-19
• 2.2 核心研究思路19-20
• 2.3 假肢校验模式控制总方案20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 基于HMM的语音信号识别系统23-40
• 3.1 语音信号识别系统基本理论23-25
• 3.1.1 语音信号产生的原理23-24
• 3.1.2 语音识别算法的选择24-25
• 3.2 基于HMM的语音识别系统分析25-28
• 3.2.1 基于HMM的语音识别原理25-27
• 3.2.2 HMM的三个基本问题27-28
• 3.3 基于HMM的语音识别系统实现28-37
• 3.3.1 语音信号特征提取28-30
• 3.3.2 基于HTK的语音训练30-37
• 3.4 实验结果分析37-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第4章 肌电信号识别系统的分析与设计40-55
• 4.1 肌电信号的产生原理和采集40-42
• 4.1.1 肌电信号的产生原理40
• 4.1.2 肌电信号的采集40-42
• 4.2 肌电信号的特征提取42-44
• 4.3 肌电模式识别分类器设计44-49
• 4.3.1 分类器设计的基本原理45-47
• 4.3.2 自增强分类器47-49
• 4.4 实验结果与分析49-53
• 4.5 本章小结53-55
• 第5章 控制方案实验与分析55-59
• 5.1 方案系统实现分析55-56
• 5.2 实验结果分析56-58
• 5.3 本章小结58-59
• 第6章 总结与展望59-61
• 6.1 总结59-60
• 6.2 进一步研究内容60-61
• 参考文献61-68
• 攻读硕士学位期间已撰写和发表的论文68-69
• 致谢69

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本文编号：753118