動作肌電信號的模式識別和肌電假肢時控制系統的研制.pdf

1、對于人工手臂(假肢)的研究，無論是國內還是國外都已經有了數百年的歷史了。過去研制和生產的人工手臂，由于受技術條件的限制，性能欠佳，截肢者裝上這類人工手臂后，動作極不自然，即使進行簡單的上肢運動也相當吃力.進入90年代以后，隨著電子技術發(fā)展的突飛猛進，利用人造假肢和微電子技術代替或補償殘疾人的運動功能，使之恢復自理生活能力和參加力所能及的勞動，已成為假肢研制的主流方向，現代假肢，已由過去的機械牽引手發(fā)展為當今的肌電假肢。 本文在對

2、目前已有的表面肌電(SEMG)信號特征提取和分類方法進行廣泛調研和深入分析的基礎上，對應用于肌電假肢控制的動作SEMG信號進行處理和識別，研究目的是提高動作SEMG波形分類的準確率和速度。主要研究內容、研究成果和創(chuàng)新點包括以下幾個方面： 1.提出一種利用遞歸量化分析(RQA)提取動作SEMG波形特征的新方法。通過對遞歸量化分析提供的十幾種參量進行深入的研究，提取動作SEMG信號的RQA參量作為特征參數，并采用BP神經網絡，實現對

3、動作SEMG波形的分類。實驗結果表明：采用RQA參量作為動作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實時控制系統的設計和實現。硬件系統采用具有DSP功能的凌陽16位MCU作為主控制器；信號處理上，采用過零率判別動作SEMG波形的起止點，采用線性預測倒譜系數作為特征參數，采用動態(tài)時間規(guī)劃(DTW)方法進行分類。實驗結果表明，通過上述硬、軟件和處理算法的結合，可以獲得動作SEMG信號較好的分類結果