【摘 要】
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表面肌电信号是人体肌肉活动时在皮肤表面收集到的生物电信号,它可以反映肌肉和神经的活动状态,在一定程度上反映人体的运动状态,又由于提取方式便捷,广泛利用与康复医学和智
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表面肌电信号是人体肌肉活动时在皮肤表面收集到的生物电信号,它可以反映肌肉和神经的活动状态,在一定程度上反映人体的运动状态,又由于提取方式便捷,广泛利用与康复医学和智能机器人的人机交互领域。随着全球社会老龄化加剧,行动不便人群占比不断增加,为了辅助行动不便人群日常生活,下肢外骨骼机器人这类运动辅助设备不断发展壮大,而利用运动识别技术使得运动辅助设备更加智能化。目前存在的助行机器人和民用劳作机器人,在使用者的意图识别上都有着不太准确,穿戴繁琐,获取信号冗余的问题。针对以上问题本文将针对下肢四类典型动作的表面肌电信号利用神经网络进行模式识别,以最少的肌肉数目来达到较高的识别程度,减轻使用者的负担,提高使用率。本文的主要工作有:1.分析表面肌电信号的产生机理和特点,选择并确定采集传感器以及主控器,搭建采集系统。2.根据解剖学知识,分析确定与动作相关的下肢肌肉。并完成下肢四个典型动作的表面肌电信号的采集试验。3.分析原始信号,针对噪声搭建巴特沃斯滤波器,对采集到的信号进行预处理并分析。4.分析滤波后的表面肌电信号,在时域与频域上进行特征分析与提取。搭建BP神经网络,利用提取的特征值作为输入量,对模式动作进行分类。并对比优化BP神经网络模型和输入量。得出结论:在进行课题研究的四类下肢动作识别时,以12个神经元数目的三层BP神经网络,在以均方根值,中值频率以及平均功率频率作为特征向量输入时,识别率最高。本文的研究对表面肌电信号的应用及下肢外骨骼机器人识别系统的开发具有重要的参考价值。
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