基于肌电信号的机械手控制方法研究

论文目录   摘要 第4-5页 ABSTRACT 第5-9页 第一章 绪论 第9-17页   1.1 课题背景及研究意义 第9-10页   1.2 国内外研究现状 第10…

论文目录  
摘要 第4-5页
ABSTRACT 第5-9页
第一章 绪论 第9-17页
  1.1 课题背景及研究意义 第9-10页
  1.2 国内外研究现状 第10-16页
    1.2.1 肌电信号采集与去噪 第11-12页
    1.2.2 肌电信号特征提取与降维 第12-14页
    1.2.3 肌电信号的模式识别 第14-16页
  1.3 本文主要研究内容 第16-17页
第二章 肌电信号的产生、采集与预处理 第17-28页
  2.1 肌电信号的产生及特性 第17-19页
  2.2 肌电信号的采集 第19-23页
    2.2.1 采集仪器的软硬件部分 第19-21页
    2.2.2 手部动作的肌肉选择 第21页
    2.2.3 前臂肌电信号的采集实验 第21-23页
  2.3 表面肌电信号的前处理 第23-27页
    2.3.1 表面肌电信号的动作分割 第23-24页
    2.3.2 表面肌电信号的去噪 第24-27页
  2.4 本章小结 第27-28页
第三章 肌电信号的特征提取与特征降维 第28-40页
  3.1 时域分析 第28-30页
  3.2 频域分析 第30-32页
  3.3 小波分析 第32-35页
  3.4 特征降维 第35-39页
    3.4.1 PCA降维方法 第35-36页
    3.4.2 LE降维方法 第36-37页
    3.4.3 降维实验对比 第37-39页
  3.5 本章小结 第39-40页
第四章 基于VPMCD的表面肌电信号模式识别 第40-51页
  4.1 基于多变量预测模型的算法原理 第40-43页
    4.1.1 变量预测模型 第40-41页
    4.1.2 基于多变量预测模型的基本思想 第41页
    4.1.3 VPMCD模型的训练和分类过程 第41-43页
  4.2 其它模式识别方法 第43-46页
    4.2.1 人工神经网络 第43-44页
    4.2.2 支持向量机 第44-46页
  4.3 模式识别实验与对比分析 第46-50页
    4.3.1 实验数据的准备 第46页
    4.3.2 模型的建立及实验结果 第46-49页
    4.3.3 方法对比分析 第49-50页
  4.4 本章小结 第50-51页
第五章 基于表面肌电信号的机械臂控制实验 第51-60页
  5.1 肌电控制系统的总体结构 第51-52页
  5.2 肌电控制系统的硬件部分 第52-53页
  5.3 肌电控制系统的软件部分 第53-57页
    5.3.1 控制系统的软件平台搭建 第53页
    5.3.2 基于LabVIEW平台的信号分析与识别 第53-54页
    5.3.3 基于LabVIEW的PC机与控制板的通信 第54-57页
  5.4 机械手臂的肌电控制实验 第57-59页
  5.5 本章小结 第59-60页
第六章 结论与展望 第60-61页
  6.1 主要结论 第60页
  6.2 展望 第60-61页
参考文献 第61-65页
攻读研究生期间参与的研究成果 第65-66页
致谢 第66页

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