发表服务
1．3表面肌电信号的国内外研究现状（1）sEMG消噪方面首先，肌电信号处理的第一步是信号的消噪问题，由于sEMG幅值是信号幅度峰峰值为0－6mV，方差为O．1．5mV。信号的有用能量在0－500Hz的频率范围。
上肢表面肌电信号的处理与运动模式辨识方法研究.pdf.分类号UDC密级学位论文上肢表面肌电信号的处理与运动模式辨识方法研究作者姓名：崔建国指导教师：王旭教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别：博士学科类别：工学学科专业名称：检测...
论文中所采用的表面肌电信号由粘贴于人体上肢的指总伸肌、指深屈肌、尺侧腕屈肌以及肱桡肌的肌肤表面的四组表面电极所募集而成。论文首先对表面肌电信号的产生机理进行分析，找出表面肌电信号的特性，为后续的预处理技术提供理论依据。之后基于小波
肌电信号模式识别是多功能假肢控制的基本问题。.本学位论文研究EMG信号特征提取和模式分类方法。.EMG信号由放置在前臂四块不同肌肉组织的表面电极获得。.论文首先对时域特征、频域特征、小波(包)特征等常用的肌电信号特征特征识别方法进行了比较分析...
表面肌电信号的AR参数模型分析方传感技术学报，2003，16（4）：384-387.[20]邹晓阳，雷敏.基于多尺度最大李雅普诺夫指数的表面肌电信号模式识别[J].中国生物医学工程学报，2012，31（1）：7-12.[21]陈伟婷.基于熵的表面肌电信号特征提取
通过多次的信号采集实验,证明此系统能够很好地采集和处理表面肌电信号。在表面肌电信号的采集过程中,常常伴随着诸多的干扰信号,其中除了主要的50Hz工频干扰外,也夹杂着其它噪声信号,需要对信号进行去噪处理。BiographInfiniti软件自带与MATLAB软件的
(3)分析表面肌电信号产生机理，确定表面肌电电极放置位置。观察日常生活中人手能够完成的多种功能，选取8种具有代表性的姿态模式，应用提出的活动段检测和降噪算法进行信号处理，对比不同信号特征，选取具有代表性，并可全面表征信号的AR模型系数送入无监督Kohonen网络进行识别实验。
以表面肌电信号模式识别结果作为控制信号，采用自抗扰方法控制Adams虚拟手臂完成指定动作，验证肌电信号手臂控制的准确性和稳定性。利用Adams软件设计开发具有16自由度假手，并依据此建立其动力学模型，采用自抗扰控制器调整参考输入与Adams实际输出间的误差，形成稳定的闭环控制。
本文分析了人体前臂肌电信号(SEMG),建立了AR模型,设计了一种基于表面肌电信号的手部动作人机交互系统。该系统检测前臂表面肌电信号,利用AR模型提取肌电信号特征值,利用人工神经网络分类器(BP)区分四种不同的手势动作,将模式识别的结果作为四轴飞行器的控制信号,完成实时的人机交互。
针对表面肌电信号的特点，肌电信号采集系统应满足如下要求[27]1.应能完成对微弱的肌电信号拾取功能，即有适合的采集电极；2.应能屏蔽干扰，滤除杂波，得到有用的肌电信号；人体表面肌电信号采集系统的研究103.应能改变放大增益，即依照不同部位肌电
1．3表面肌电信号的国内外研究现状（1）sEMG消噪方面首先，肌电信号处理的第一步是信号的消噪问题，由于sEMG幅值是信号幅度峰峰值为0－6mV，方差为O．1．5mV。信号的有用能量在0－500Hz的频率范围。
上肢表面肌电信号的处理与运动模式辨识方法研究.pdf.分类号UDC密级学位论文上肢表面肌电信号的处理与运动模式辨识方法研究作者姓名：崔建国指导教师：王旭教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别：博士学科类别：工学学科专业名称：检测...
论文中所采用的表面肌电信号由粘贴于人体上肢的指总伸肌、指深屈肌、尺侧腕屈肌以及肱桡肌的肌肤表面的四组表面电极所募集而成。论文首先对表面肌电信号的产生机理进行分析，找出表面肌电信号的特性，为后续的预处理技术提供理论依据。之后基于小波
肌电信号模式识别是多功能假肢控制的基本问题。.本学位论文研究EMG信号特征提取和模式分类方法。.EMG信号由放置在前臂四块不同肌肉组织的表面电极获得。.论文首先对时域特征、频域特征、小波(包)特征等常用的肌电信号特征特征识别方法进行了比较分析...
表面肌电信号的AR参数模型分析方传感技术学报，2003，16（4）：384-387.[20]邹晓阳，雷敏.基于多尺度最大李雅普诺夫指数的表面肌电信号模式识别[J].中国生物医学工程学报，2012，31（1）：7-12.[21]陈伟婷.基于熵的表面肌电信号特征提取
通过多次的信号采集实验,证明此系统能够很好地采集和处理表面肌电信号。在表面肌电信号的采集过程中,常常伴随着诸多的干扰信号,其中除了主要的50Hz工频干扰外,也夹杂着其它噪声信号,需要对信号进行去噪处理。BiographInfiniti软件自带与MATLAB软件的
(3)分析表面肌电信号产生机理，确定表面肌电电极放置位置。观察日常生活中人手能够完成的多种功能，选取8种具有代表性的姿态模式，应用提出的活动段检测和降噪算法进行信号处理，对比不同信号特征，选取具有代表性，并可全面表征信号的AR模型系数送入无监督Kohonen网络进行识别实验。
以表面肌电信号模式识别结果作为控制信号，采用自抗扰方法控制Adams虚拟手臂完成指定动作，验证肌电信号手臂控制的准确性和稳定性。利用Adams软件设计开发具有16自由度假手，并依据此建立其动力学模型，采用自抗扰控制器调整参考输入与Adams实际输出间的误差，形成稳定的闭环控制。
本文分析了人体前臂肌电信号(SEMG),建立了AR模型,设计了一种基于表面肌电信号的手部动作人机交互系统。该系统检测前臂表面肌电信号,利用AR模型提取肌电信号特征值,利用人工神经网络分类器(BP)区分四种不同的手势动作,将模式识别的结果作为四轴飞行器的控制信号,完成实时的人机交互。
针对表面肌电信号的特点，肌电信号采集系统应满足如下要求[27]1.应能完成对微弱的肌电信号拾取功能，即有适合的采集电极；2.应能屏蔽干扰，滤除杂波，得到有用的肌电信号；人体表面肌电信号采集系统的研究103.应能改变放大增益，即依照不同部位肌电
发表服务