【摘 要】
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表面肌电（Surface electromyography,sEMG）信号作为一种与大脑神经系统紧密相关的生物电信号,包含大量与人体手部动作有关的信息,利用sEMG信号可以实现对手功能康复机器人的控制。本文针对基于sEMG信号的手势识别方法和手功能康复机器人的控制展开了研究。首先,分析了sEMG信号的产生机理并采集了sEMG信号。对比了不同的采样电极的性能,采用具有八通道的MYO手环作为最终的采集
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表面肌电（Surface electromyography,sEMG）信号作为一种与大脑神经系统紧密相关的生物电信号,包含大量与人体手部动作有关的信息,利用sEMG信号可以实现对手功能康复机器人的控制。本文针对基于sEMG信号的手势识别方法和手功能康复机器人的控制展开了研究。首先,分析了sEMG信号的产生机理并采集了sEMG信号。对比了不同的采样电极的性能,采用具有八通道的MYO手环作为最终的采集设备,完成了14种手势的sEMG信号采集。其次,进行了sEMG信号的活动段检测和特征提取。对sEMG信号进行了活动段检测,针对活动段信号从不同角度进行特征提取,对特征提取结果进行分析,挑选出10个时域特征、12个小波变换特征、8个小波包变换特征用于手势分类。然后,提出了基于sEMG信号的特征图和数据图两种不同的分类方法。基于特征图的识别,构建卷积神经网络模型,对比不同的特征组合方式的识别准确率,在时域和小波包变换的组合特征上达到了最佳的识别精度98.84%;基于数据图的识别,提出了多路卷积神经网络模型,识别精度达到98.23%。最后,搭建了手功能康复机器人硬件实验平台。sEMG信号在上位机的识别结果通过串口发送给下位机,下位机产生五路占空比可调的PWM信号,实现对手功能康复机器人的控制;针对不同的受试者进行了在线实验,手势识别的平均准确率达92.80%。
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