基于脑电信号特征分析的康复机器人系统研究与设计

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现代社会中,中风、偏瘫等脑部疾病而导致的运动障碍给很多中老年人的生活带来了很多困难,他们需要科学的康复训练去帮助他们恢复肢体运动功能。在此背景下,基于脑电信号特征分析技术的上肢康复机器人作为一种康复训练的有效装置引起了人们的关注。人脑中共有大约1000亿个神经细胞,他们形成了极其庞大的神经细胞网络。人体大脑的神经细胞网络可以通过神经元的突触实现信息的定向传递,而该信息传递的过程会导致神经元内部的电离子浓度变化。大脑内部特定区域的电离子浓度变化会导致头部相应位置的皮肤表面电荷移动,使得从人体外部采集脑电信号特征成为可能。通过对脑电信号进行特征分析,可以实现基于运动想象对外部设备的控制。本学位论文拟把脑电信号的提取、分析与上肢康复机器人相结合,在以下四个方面展开研究:1.设计一种脑电信号的提取方案,并通过对信号处理与模式识别算法的研究,在原始脑电信号中对运动想象信息进行识别。2.在MATLAB环境中,对信号处理与模式识别算法进行仿真验证,并通过统计图直观比较其优缺点,最终设计实现一种可在软硬件平台中高效应用的脑电信号处理方法。3.设计一种基于LABVIEW编程的上位机软件,能够直观的对脑电信号进行观测,并有效的实现脑电信号的处理与分析,实现通过大脑想象对软件的控制。4.设计一套包含无线组网通信接口的康复机器人平台,通过嵌入式C语言编程实现脑电信号的处理,并实现通过脑电信号对康复机器人的控制。本文研究与设计了一套可以由脑电信号控制的康复机器人系统,满足偏瘫患者独立进行康复运动训练的需求。
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