結(jié)合腦電信息的多自由度肌電假手研究.pdf

1、多自由度肌電假手研究是康復(fù)醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題之一，對(duì)提高肢體殘疾人生活質(zhì)量和促進(jìn)殘疾人康復(fù)事業(yè)的發(fā)展都有十分重要的意義。
　　 肌電信號(hào)(EMG)發(fā)源于神經(jīng)肌肉系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)單位的生物電活動(dòng)，它反映了神經(jīng)、肌肉的功能狀態(tài)，其中蘊(yùn)涵了豐富的肢體動(dòng)作模式信息，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于肌肉損傷診斷，生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域。腦電信號(hào)(EEG)是人腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動(dòng)在大腦皮層以及頭皮的總體反映，與各種生理活動(dòng)相關(guān)，因此通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的分析可找到大腦控

2、制人體手部動(dòng)作的信息。盡管采用腦電信號(hào)單獨(dú)控制假手的技術(shù)尚不成熟，作為一種嘗試，本文采用腦電與肌電信號(hào)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)多自由度肌電假手控制。
　　 本文在肌電與腦電信號(hào)的拾取、去噪，肌電與腦電信號(hào)的特征提取，多自由度肌電假手，基于肌電與腦電信號(hào)的信息融合以及模式分類等多個(gè)方面進(jìn)行了研究和實(shí)踐，完成的主要工作和取得的創(chuàng)新之處如下：
　　 (1)從腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理出發(fā)，總結(jié)了腦電信號(hào)的特性，給出了腦電信號(hào)的采集過(guò)程、腦電信

3、號(hào)中常見干擾和消除噪聲干擾的方法，并有針對(duì)性地設(shè)計(jì)了腦電信號(hào)的多種濾波電路和漂移抑止電路，對(duì)處理前后的效果進(jìn)行了對(duì)比。
　　 (2)介紹了多自由度肌電假手的組成，肌電信號(hào)采集、特征提取和模式處理算法、假手的控制系統(tǒng)等，分析了肌電信號(hào)實(shí)時(shí)控制多自由度假手的特點(diǎn)，指出采用腦電與肌電信號(hào)相結(jié)合的方式是提升假手識(shí)別準(zhǔn)確率的一種途徑。
　　 (3)研究了基于小波包變換的特征提取方法，給出了基于小波包分解系數(shù)及子帶能量的信號(hào)特征算法

4、。特征向量的提取方法充分地考慮了肌電信號(hào)和腦電信號(hào)的非平穩(wěn)性，提取的特征具有對(duì)同一動(dòng)作之間穩(wěn)定、不同動(dòng)作之間信息差別明顯的特點(diǎn)。
　　 (4)研究了腦電和肌電的特征向量構(gòu)成和基于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合方法和模式分類的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。通過(guò)對(duì)支持向量機(jī)的塊選算法和分解算法的優(yōu)缺點(diǎn)的分析，提出了將一種序貫最小最優(yōu)化算法(SMO算法)應(yīng)用到腦電和肌電的信息融合和模式分類上。該方法作為分解算法中的一個(gè)特例，每次迭代過(guò)程中只要調(diào)整兩個(gè)