本文關(guān)鍵詞：基于表面肌電的手指運(yùn)動向量分類方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻(xiàn)名稱：基于表面肌電的手指運(yùn)動向量分類方法研究

    前言：表面肌電信號(sEMG)是從人體骨骼肌表面通過表面電極記錄下來的神經(jīng)肌肉的電生理活動,它反映了神經(jīng)、肌肉的功能狀態(tài)。由于表面肌電信號的提取方便、快捷、無創(chuàng)傷測量等優(yōu)點(diǎn),它被越來越廣泛地應(yīng)用于肌肉和神經(jīng)系統(tǒng)的信息獲取和診斷中。到目前為止,國內(nèi)外很多學(xué)者提出了許多方法從表面肌電信號中識別出前臂前后旋,腕部伸屈的運(yùn)動模式,但在手指運(yùn)動模式分類方面還沒有引起廣泛的研究。本論文針對基于表面肌電信號的手指運(yùn)動模式分類方法進(jìn)行了探討。 首先,本論文詳細(xì)介紹了肌電信號產(chǎn)生的生理學(xué)機(jī)理,介紹了它在康復(fù)醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用,概述了當(dāng)前表面肌電信號的研究現(xiàn)狀,同時分析討論了目前提出的分析識別表面肌電信號的方法。這部分知識為本課題的研究提供了理論基礎(chǔ)。 然后,本論文嘗試?yán)�用兩種分析方法和一種分類器的結(jié)合,對手指五指捏、五指展開、四指(除去拇指)彎曲和拇指對掌運(yùn)動等四種運(yùn)動模式分類進(jìn)行研究。其中一種分析方法是小波變換,本論文用小波變換對表面肌電信號進(jìn)行多尺度分解和重構(gòu),依據(jù)信號不同頻段所覆蓋能量的多少,提取分解樹上合適的節(jié)點(diǎn)系數(shù)重構(gòu)信號作為特征矢量,并對其進(jìn)行奇異值分解以達(dá)到降維的目的,便于下一步進(jìn)行分類。另外。。。
    The surface electromyography (sEMG) signal, which is noted by the surface electrode, is the electrical manifestations of the neuromuscular activation associated with a contracting muscle. Its application is popular in neuromuscular system to obtain diagnostic information, because of its many virtues such as: collecting signal conveniently and rapidly, non-hurt measurement. By far, many academicians put forward a lot of methods to identify actions including forearm rotating forward or back, wrist extending o...

文獻(xiàn)名稱 基于表面肌電的手指運(yùn)動向量分類方法研究

Article Name
英文(英語)翻譯 Study on Classific Method of Fingers Actions Vector Based on Semg;

作者 張春華; 導(dǎo)師:金海龍;

Author

作者單位
Author Agencies 燕山大學(xué);

文獻(xiàn)出處
Article From 中國科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 表面肌電信號; 時-頻分析; 小波變換; 特征提取; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 分類;

Keywords SEMG;Time-frequency analysis;WPT;Character extraction;BPNN;Classification;

基于小波和非線性指標(biāo)的表面肌電信號動作特征分析
基于HMM的表面肌電信號模式分類
一種消除表面肌電信號中工頻干擾的方法
腦卒中偏癱患者股直肌和股二頭肌的表面肌電信號特征
表面肌電信號前端處理電路與采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)
電極放置位置對表面肌電信號特征的影響
模型生理參數(shù)對表面肌電信號影響的仿真研究
基于匹配實(shí)測表面肌電信號的模型參數(shù)辨識(英文)
不同恢復(fù)期腦卒中患者脛骨前肌和腓腸肌表面肌電信號的研究
上臂表面肌電信號與肘關(guān)節(jié)角度的相關(guān)性研究

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