基于表面肌電的人體上肢動(dòng)作識(shí)別研究及應(yīng)用.pdf

1、表面肌電信號(hào)（surface Electromyograph signal，sEMG）是人體肌肉自主收縮時(shí)產(chǎn)生的電信號(hào)，它從皮膚表層采集，包含著豐富的生理運(yùn)動(dòng)信息，反映了人體的運(yùn)動(dòng)意圖。通過合適的特征提取和模式識(shí)別方法，表面肌電信號(hào)可以被用來解讀人的運(yùn)動(dòng)意圖，控制外圍設(shè)備，如假肢、外骨骼等。雖然基于表面肌電的運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別已經(jīng)被廣泛用于各種目的，但是很少有人研究基于表面肌電的手臂多關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)識(shí)別。為此，本文以實(shí)現(xiàn)控制多功能假肢和康復(fù)外骨骼為

2、目標(biāo)，分析表面肌電信號(hào)，解讀人的運(yùn)動(dòng)意圖，實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的自然交互。主要的工作如下：
　　1）構(gòu)建基于模式識(shí)別的肌電控制系統(tǒng)，并對(duì)采集的上肢空間動(dòng)作的肌電信號(hào)進(jìn)行解碼分析，研究其時(shí)域特征及其組合、訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本大小和分類器對(duì)分類性能的影響，為系統(tǒng)選擇最優(yōu)的特征集、訓(xùn)練樣本大小和最具優(yōu)勢(shì)的分類器。
　　2）利用三種評(píng)估指標(biāo)——?jiǎng)幼鬟x擇時(shí)間，動(dòng)作識(shí)別率和動(dòng)作完成率，對(duì)虛擬手臂控制的在線實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行定量分析，并分析解釋識(shí)別錯(cuò)誤原因。<