【摘 要】
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表面肌电信号(surface electromyography,s EMG)作为人体运动控制系统的指令信号,蕴含着丰富的运动相关信息,对肌电信号的解码有助于控制系统利用其预测人的运动意图。基于肌
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表面肌电信号(surface electromyography,s EMG)作为人体运动控制系统的指令信号,蕴含着丰富的运动相关信息,对肌电信号的解码有助于控制系统利用其预测人的运动意图。基于肌电信号的人体假肢已成为假肢控制的发展趋势,利用肌电信号对运动模式的识别也成为了目前研究的热点。但对假肢手的抓取动作所施加的力度的预测控制往往在实际中仅作为因变量而被忽略,因此导致在假手抓取物体时因不能按照意图控制输出力而无法完成精确的抓取任务。本文旨在通过对肌电信号的研究探索建立一种基于s EMG的人手动作识别和抓取力预测模型,为假肢手实现多元精确控制提供参考,本文的主要研究内容有:(1)根据表面肌电信号特性,设计了包括前置放大、高通滤波、低通滤波和后置放大的信号调理电路,完成了4通道表面肌电信号采集仪和上位机采集界面等工作;选取均方根、中值频率、三级小波包系数方差最大值和能量最大值作为特征值。(2)为提高识别的效率同时保证识别精度,提出了一种基于NMF-SVM的特征空间降维及识别联合模型。首先将四路信号的特征值组成特征矩阵,利用非负矩阵分解(NMF)得到能够表征运动过程中肌肉激活程度的系数矩阵,以支持向量机(SVM)作为分类器并利用系数矩阵作为分类的特征向量,建立手部动作识别模型。通过对比传统支持向量机的识别效果,NMF-SVM模型在识别效率和准确度上均优于传统SVM。(3)建立了基于优化随机森林回归模型的手部抓取力度预测模型。以s EMG的绝对值均值、均方根、中值频率和样本熵组成的特征向量作为力度预测模型建立的训练对象,根据特征重要程度淘汰了与模型构建相关度较小的特征,比较错误率与回归树数量关系确定了较优数量,最终建立了优化的s EMG-抓取力度随机森林回归预测模型,通过对比实验证明了该优化模型较BP神经网络和线性回归有更小的误差,表明优化随机森林在手部力度预测模型的有效性。最终研究结果表明,利用表面肌电信号不仅可以识别手部动作,而且还能够对抓取力度进行预测,为研制假肢手的多元精确控制提供依据。
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