動(dòng)作肌電信號(hào)的模式識(shí)別和肌電假肢時(shí)控制系統(tǒng)的研制.pdf

1、對(duì)于人工手臂(假肢)的研究，無論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外都已經(jīng)有了數(shù)百年的歷史了。過去研制和生產(chǎn)的人工手臂，由于受技術(shù)條件的限制，性能欠佳，截肢者裝上這類人工手臂后，動(dòng)作極不自然，即使進(jìn)行簡(jiǎn)單的上肢運(yùn)動(dòng)也相當(dāng)吃力.進(jìn)入90年代以后，隨著電子技術(shù)發(fā)展的突飛猛進(jìn)，利用人造假肢和微電子技術(shù)代替或補(bǔ)償殘疾人的運(yùn)動(dòng)功能，使之恢復(fù)自理生活能力和參加力所能及的勞動(dòng)，已成為假肢研制的主流方向，現(xiàn)代假肢，已由過去的機(jī)械牽引手發(fā)展為當(dāng)今的肌電假肢。 本文在對(duì)

2、目前已有的表面肌電(SEMG)信號(hào)特征提取和分類方法進(jìn)行廣泛調(diào)研和深入分析的基礎(chǔ)上，對(duì)應(yīng)用于肌電假肢控制的動(dòng)作SEMG信號(hào)進(jìn)行處理和識(shí)別，研究目的是提高動(dòng)作SEMG波形分類的準(zhǔn)確率和速度。主要研究?jī)?nèi)容、研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面： 1.提出一種利用遞歸量化分析(RQA)提取動(dòng)作SEMG波形特征的新方法。通過對(duì)遞歸量化分析提供的十幾種參量進(jìn)行深入的研究，提取動(dòng)作SEMG信號(hào)的RQA參量作為特征參數(shù)，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)

3、動(dòng)作SEMG波形的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用RQA參量作為動(dòng)作SEMG波形的特征，能夠取得較好的分類效果。 2.基于16位MCU的SEMG實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。硬件系統(tǒng)采用具有DSP功能的凌陽(yáng)16位MCU作為主控制器；信號(hào)處理上，采用過零率判別動(dòng)作SEMG波形的起止點(diǎn)，采用線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)作為特征參數(shù)，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃(DTW)方法進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過上述硬、軟件和處理算法的結(jié)合，可以獲得動(dòng)作SEMG信號(hào)較好的分類結(jié)果