人体关节角的测量及基于SEMG信号辨认的神经网络猜测

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人体关节角的测量及基于SEMG信号辨认的神经网络猜测

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毕业论文范文题目：人体关节角的测量及基于SEMG信号辨认的神经网络猜测，论文范文关键词：人体关节角的测量及基于SEMG信号辨认的神经网络猜测
人体关节角的测量及基于SEMG信号辨认的神经网络猜测毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：肌电信号(EMG)是人体自主活动时肌肉活动发放的生物电信号,它反应了肌肉的活动状况。名义肌电信号(SEMG)是用利用便利且无苦楚的名义电极测得的肌电信号。利用名义肌电信号作为假肢把持信号的方法已在当代假肢的把持中占了绝对的上风。国内有很多研究专一于对名义肌电信号进行模式辨认,从而辨别肢体不同的活动模式,实现多自由度假肢的把（此处忽略..）持。然而,在单个活动模式中,假肢的活动状况如活动速度、活动幅度跟手臂地位等却无奈把持。这重要是因为肌电信号产活力理的复杂性及肌电信号跟人体自主活动把持体系的复杂关联,使得名义肌电信号跟手臂活动状况的关联难以断定。为解决上述问题,本文提出了通过神经网络对名义肌电信号进行肘关节角猜测的方法。本课题得到了国度天然科学基金（略..）(名目号:50375108)跟天津市天然科学基金(名目号:033601611)的赞助。实验中,健康受试者分辨在铅垂面跟程度面上作自由的手臂屈伸活动。与手臂屈伸活动有关的肱二头肌跟肱三头肌的名义肌电信号被检测,并通过A/D转换采入打算机中留作后续处理。活动时的肘关节角可能由测得的手段加速度换算得到。本文提出了一个新的换算方法来实现肘关节角的获取。树破了一个三（此处忽略..）层的BP人工神经网络,用改进后的反向传播算法进行神经网络的练习,用名义肌电信号的刹时RMS值作为神经网络的输入,实际角度值作为神经网络的目标输出。练习后的神经网络可能用目标输出跟实际输出构成的最优回归直线来评估。同时求出目标输出跟实际输出之间的相干联数。最后,用神经网络猜测的角度来把持在用户图形界面中树破的虚构手臂（略..）,模仿实在手臂的活动。实验成果表明:树破的神经网络模型可能很好地反应名义肌电信号跟肘关节角之间的关联。在所有的10组测试样本中(程度面或铅垂面),实际关节角曲线跟猜测关节角曲线的相干联数都大于0.9。可见,网络较正确地从名义肌电信号中猜测出了不同的肘关节角度。

以上为本篇毕业论文范文人体关节角的测量及基于SEMG信号辨认的神经网络猜测的介绍部分。

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