【摘 要】
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表面肌电信号（Surface Electromyo Graphy SEMG）作为生理肌电信号可被应用在康复医疗领域,实现对智能假肢和仿生手的控制。目前,在仿肢体控制方面,主要以预处理后的特征向量为关键点。本文对四种动作姿态下肌电信号采集及预处理、特征提取及动作识别、仿生模型建立及模拟动作姿态的全过程进行相关研究。文中采用的基于表面肌电信号模式识别的假肢控制方法不再局限于肌电信号幅值,而是以模式识别
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表面肌电信号（Surface Electromyo Graphy SEMG）作为生理肌电信号可被应用在康复医疗领域,实现对智能假肢和仿生手的控制。目前,在仿肢体控制方面,主要以预处理后的特征向量为关键点。本文对四种动作姿态下肌电信号采集及预处理、特征提取及动作识别、仿生模型建立及模拟动作姿态的全过程进行相关研究。文中采用的基于表面肌电信号模式识别的假肢控制方法不再局限于肌电信号幅值,而是以模式识别结果对其进行相应动作的控制。由于SEMG在采集过程中不可避免会混入目标信号外的背景噪声,本文设计了通带为20-500Hz带通滤波器、模拟低通2阶巴特沃斯阻带滤波器及高通滤波的方法对其滤除。准确检测出肌电信号有效活动段是实时控制肌电仿生手的前提。由于TKE算子检测有效活动段不唯一性,本文提出以时域方差结合短时能量设置双阈值检测方法提取活动段取得了较好的效果。对处理后的肌电信号,分别提取了积分肌电值、均方根、平均功率频率及中值频率四种特征参数汇总分析。由于缺乏精准数学模型,导致特征间分类效果差,存在信息重叠,不能体现信号本质。因此文中选择了自回归参数模型（Autoregressive Models AR）系数作为特征值送入分类器进行识别实验。实验结果证明了提出方法的有效性。本文通过对标准支持向量机算法进行改进,以二阶松弛变量替代一阶,使非线性样本转化为线性样本,确定最佳决策函数。并利用粒子群优化算法对影响支持向量机分类效果的惩罚参数与核函数进行优化。和BP神经网络分类结果作对比,验证以粒子群优化支持向量机参数的有效性。实验结果证明该方法比标准SVM分类效果提升了6.3%。最后利用Solid Works建立多自由度仿生模型,嵌入提出的预处理、特征提取及分类器方法。将仿生手导入虚拟动力学软件Adams和MATLAB建立联合仿真,将分类识别结果转换为指令控制仿生手关节动作,完成姿态模拟。
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