基于慣性跟蹤的手臂運(yùn)動(dòng)及腦波一致性分析.pdf

1、近年來(lái)，腦卒中發(fā)病率呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì)，腦卒中患者多以肢體偏癱的形式出現(xiàn)，傳統(tǒng)的偏癱康復(fù)手段依賴于康復(fù)醫(yī)生的指導(dǎo)和康復(fù)器械的協(xié)助，這種傳統(tǒng)手段只強(qiáng)調(diào)了康復(fù)訓(xùn)練，卻忽略了支配肢體運(yùn)動(dòng)的大腦神經(jīng)系統(tǒng)的直接參與。為了探究人體上肢不同頻率運(yùn)動(dòng)時(shí)大腦神經(jīng)系統(tǒng)的參與情況與腦電信號(hào)變化情況，本文以手臂運(yùn)動(dòng)為對(duì)象，研究了人體手臂運(yùn)動(dòng)時(shí)各姿態(tài)的變化及相應(yīng)的腦電信號(hào)的變化。本文從以下兩個(gè)方面進(jìn)行分析：
　　1.基于慣性跟蹤的手臂運(yùn)動(dòng)
　　隨著ME

2、MS的快速發(fā)展，基于慣性傳感器的姿態(tài)跟蹤在眾多領(lǐng)域都得到了廣泛研究和應(yīng)用。由于慣性測(cè)量單元（IMU）結(jié)構(gòu)輕便簡(jiǎn)潔，常用于病人康復(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中。為了修正加速度計(jì)靜態(tài)誤差，本文提出了基于人工魚(yú)群算法的加速度計(jì)靜態(tài)修正方法，并與六位置法比較，證明了人工魚(yú)群算法的有效性。為了獲得更加準(zhǔn)確的人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，本文提出了混合式兩步kalman濾波，將陀螺儀、加速度計(jì)、磁力計(jì)的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并通過(guò)4組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證混合式兩步kalman濾波可以提高測(cè)量精

3、度。最后設(shè)計(jì)了快速手臂伸曲和慢速手臂伸曲運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)，利用慣性測(cè)量系采集手臂運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分析手臂運(yùn)動(dòng)姿態(tài)。
　　2.基于手臂運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)
　　基于“腦可塑性”性原理，偏癱患者可以通過(guò)反復(fù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來(lái)刺激大腦神經(jīng)系統(tǒng)的主動(dòng)參與性，以達(dá)到改善肢體平衡、恢復(fù)肢體運(yùn)動(dòng)的目的。為了獲得有效的腦電信號(hào)，需要對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即腦電信號(hào)偽跡去除。本文提出了基于盲源分離的眼電偽跡去除方法，并對(duì)AMUSE、Fa