【摘 要】
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肌电信号是通过电极记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号，这种信号的时频特征及非线性动力学特征能够反映神经肌肉系统的活动水平和状态。在临床医学的神经肌肉疾病诊断
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肌电信号是通过电极记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号，这种信号的时频特征及非线性动力学特征能够反映神经肌肉系统的活动水平和状态。在临床医学的神经肌肉疾病诊断、康复医学领域的肌肉功能评价以及体育科学中的疲劳判定、肌纤维类型的无损伤性预测等方面均有重要的实用价值。此外，基于肌电信号的控制技术，除了在多功能义肢系统方面的应用之外，还能够广泛应用到遥操作等其他领域。 对基于肌电信号控制的多功能义肢系统的研究开始于1948年，目前的肌电义肢只能提供有限的抓取能力，它的多功能性和实时性都还远不能满足用户要求。在本文中把与多功能肌电义肢相关的研究工作划分为安装前的准备、信号获取和预处理、信号特征提取、特征空间降维、运动模式分类、学习策略和对义肢的控制七个部分。从这几个环节入手对基于肌电信号控制的多功能义肢技术进行了研究。对于基于肌电信号的控制技术的关键工作—基于肌电信号的手臂活动判别，在本文中使用了一种基于四通道肌电信号的平均绝对值特征的统计学聚类算法，成功实现了对握拳、展拳、前臂内翻、前臂外展、手腕弯曲和翘曲这六种手臂活动的识别，总体识别成功率达到95％。另外，还使用了BP神经网络成功进行了上述六种手臂活动的识别，通过对比，证实了统计聚类算法的可靠性与高效性。并且针对这种算法提出一种根据特征空间样本分布情况，选择表面电极安装位置的判别方法。 最后通过对两种算法分类结果的分析，再结合前人的研究成果和近年来在传感器技术和神经科学技术方面的发展，提出基于肌电信号控制的多功能义肢技术的新的实验方法。
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