基于MYO臂環(huán)的假肢手控制技術(shù)研究.pdf

1、表面肌電信號（surface electromyography，sEMG）是人體肌肉收縮時產(chǎn)生的生物電信號。隨著國內(nèi)外學(xué)者的不懈努力，sEMG已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于臨床檢測、康復(fù)工程以及假肢手控制等領(lǐng)域中。目前，基于sEMG的假肢手控制技術(shù)已然成為研究的熱點。與傳統(tǒng)傳感器相比，MYO臂環(huán)具有不受場地限制、交互自然、穿戴方便以及性價比高等優(yōu)點，非常適合用來控制假肢手。所以，本文的目的在于研究一種基于MYO臂環(huán)的肌電假肢手控制技術(shù)，通過算法實現(xiàn)對

2、人手動作模式識別和人手抓取力的預(yù)測，并結(jié)合在PC端開發(fā)的假肢手肌電控制系統(tǒng)進行驗證。
　　本文主要研究工作如下:
　　(1)人手動作模式識別研究。本實驗采用六階巴特沃斯帶通濾波器對MYO臂環(huán)采集的sEMG進行預(yù)處理，并提取5種時域特征，采用PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對人手動作模式進行分類。實驗結(jié)果表明，運用PCA將特征樣本映射到20維時，人手動作模式的識別率可達99％。
　　(2)人手抓取力預(yù)測技術(shù)研究。本實驗選

3、取絕對平均值(MAV)和均方根(RMS)作為特征，以抓取力的八個檔次為輸出，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抓取力預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明，確定抓取力按照大小分檔的平均識別率達到了93.83％，能夠滿足假肢手控制的基本要求。
　　(3)假肢手肌電控制系統(tǒng)設(shè)計。設(shè)計了一套基于MFC的肌電控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠采集并分析sEMG，進而獲取人手動作模式的活動意圖，且對手指抓取力進行實時預(yù)測，經(jīng)串口對假肢手進行驅(qū)動控制。最終，應(yīng)用該系統(tǒng)驗證了本課題方