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面向多人機差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應用 版權信息
- ISBN：9787571022471
- 條形碼：9787571022471 ; 978-7-5710-2247-1
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向多人機差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應用 內(nèi)容簡介
現(xiàn)有步態(tài)研究多從算法和傳感器兩方面著手。就肌電步態(tài)識別而言，當前研究的主要思路為：通過數(shù)據(jù)采集、有效的數(shù)據(jù)預處理、特征向量的合理提取，以及算法優(yōu)化等方法來提高步態(tài)識別。雖然這些方法在實驗室條件下能獲得理想步態(tài)識別效果，但在實時環(huán)境中，步態(tài)識別效果卻并不令人鼓舞。實際上，在臨床環(huán)境中存在著諸多變量，如個體差異、人機差異等，具體而言，這些變量包括不同人體生理機構所具有的個體差異，即使同一個體在不同負重、負重方式，速度、路面路況、疲勞等人機差異場景下，也存在生理狀態(tài)差異、運動模式差異，以及力學特征差異等；本書的主要目標就是研究這些人機差異是否會對步態(tài)識別產(chǎn)生顯著的影響，探索在這些人機差異層面上提高步態(tài)識別率的方法，并在此研究的基礎上進行實時步態(tài)識別系統(tǒng)開發(fā)，以及該系統(tǒng)在下肢外骨骼中的運用實踐。
面向多人機差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應用 目錄
第1章 緒論
1.1 課題研究背景和意義
1.2 步態(tài)識別研究綜述
1.2.1 步態(tài)識別的應用
1.2.2 步態(tài)識別的研究現(xiàn)狀
1.3 本書研究內(nèi)容與組織結構
1.3.1 本書研究內(nèi)容
1.3.2 本書組織結構
第2章 肌電步態(tài)識別的相關理論
2.1 引言
2.2 人體下肢的基本結構
2.2.1 人體測量基準面劃分
2.2.2 下肢主要骨骼和關節(jié)
2.2.3 下肢主要肌肉
2.3 步態(tài)識別的相關理論
2.4 表面肌電信號的相關知識
2.4.1 肌電信號的產(chǎn)生和采集
2.4.2 肌電信號的特點和穩(wěn)定性
2.4.3 肌電信號的分析方法
2.5 本章小結
第3章 基于肌電信號的負重差異對步態(tài)識別的影響研究
3.1 引言
3.2 研究目的和思路
3.3 實驗原型和流程
3.3.1 被試者組成
3.3.2 待測肌肉選擇
3.3.3 實驗設備及參數(shù)
3.3.4 實驗操作及過程
3.4 數(shù)據(jù)收集與處理
3.4.1 數(shù)據(jù)收集
3.4.2 信號預處理
3.4.3 特征提取
3.4.4 分類模型選擇和構建
3.4.5 數(shù)據(jù)分析
3.5 實驗結果
3.5.1 負重差異對步態(tài)識別的影響
3.5.2 含混矩陣結果評估
3.5.3 混合負重結果評估
3.6 實驗分析和討論
3.6.1 負重差異對步態(tài)識別顯著影響的原因分析
3.6.2 實時環(huán)境中基于肌電的下肢外骨骼控制系統(tǒng)有效性分析
3.6.3 在負重層面上提高步態(tài)識別的方法探討
3.6.4 速度對步態(tài)識別的影響分析
3.7 本章小結
第4章 基于肌電圖像和CNN的負重方式差異對步態(tài)識別的
影響研究
4.1 引言
4.2 研究目的和思路
4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
4.3.1 卷積層
4.3.2 降采樣層
4.3.3 全連接層
4.4 實驗原型
4.4.1 實驗設計和過程
4.4.2 信號收集和預處理
4.4.3 肌電圖像和CNN構建
4.4.4 經(jīng)典分類算法和數(shù)據(jù)處理
4.5 實驗結果和討論
4.5.1 負重方式差異對步態(tài)識別的影響與分析
4.5.2 組內(nèi)和組間差異對步態(tài)識別的影響與分析
4.5.3 在負重方式層面上提高步態(tài)識別的方法探索
4.6 本章小結
第5章 面向多人機差異場景的實時步態(tài)識別系統(tǒng)開發(fā)
5.1 引言
5.2 面向多人機差異場景的實時步態(tài)識別系統(tǒng)設計
5.3 系統(tǒng)硬件開發(fā)與組織
5.3.1 腳底壓力信號采集模塊
5.3.2 肌電信號采集模塊
5.4 LSTM與系統(tǒng)軟件模塊
5.4.1 LSTM分類模型
5.4.2 系統(tǒng)軟件功能模塊
5.4.3 實時步態(tài)識別流程和思路
5.5 實驗驗證及結果
5.5.1 實驗規(guī)劃與組織
5.5.2 基于LSTM的離線模型構建
5.5.3 面向多人機差異場景的實時步態(tài)識別及結果分析
5.6 本章小結
第6章 實時步態(tài)識別系統(tǒng)在下肢外骨骼中的運用
6.1 下肢外骨骼設計的基本原則
6.2 下肢外骨骼模型及機械結構
6.3 基于表面肌電信號的下肢外骨骼控制系統(tǒng)設計
6.4 實驗內(nèi)容及結果
6.4.1 實驗目的和內(nèi)容
6.4.2 實驗安排與過程
6.4.3 實驗結果與分析
6.5 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 主要研究工作
7.2 本書創(chuàng)新點
7.3 展望
參考文獻
1.1 課題研究背景和意義
1.2 步態(tài)識別研究綜述
1.2.1 步態(tài)識別的應用
1.2.2 步態(tài)識別的研究現(xiàn)狀
1.3 本書研究內(nèi)容與組織結構
1.3.1 本書研究內(nèi)容
1.3.2 本書組織結構
第2章 肌電步態(tài)識別的相關理論
2.1 引言
2.2 人體下肢的基本結構
2.2.1 人體測量基準面劃分
2.2.2 下肢主要骨骼和關節(jié)
2.2.3 下肢主要肌肉
2.3 步態(tài)識別的相關理論
2.4 表面肌電信號的相關知識
2.4.1 肌電信號的產(chǎn)生和采集
2.4.2 肌電信號的特點和穩(wěn)定性
2.4.3 肌電信號的分析方法
2.5 本章小結
第3章 基于肌電信號的負重差異對步態(tài)識別的影響研究
3.1 引言
3.2 研究目的和思路
3.3 實驗原型和流程
3.3.1 被試者組成
3.3.2 待測肌肉選擇
3.3.3 實驗設備及參數(shù)
3.3.4 實驗操作及過程
3.4 數(shù)據(jù)收集與處理
3.4.1 數(shù)據(jù)收集
3.4.2 信號預處理
3.4.3 特征提取
3.4.4 分類模型選擇和構建
3.4.5 數(shù)據(jù)分析
3.5 實驗結果
3.5.1 負重差異對步態(tài)識別的影響
3.5.2 含混矩陣結果評估
3.5.3 混合負重結果評估
3.6 實驗分析和討論
3.6.1 負重差異對步態(tài)識別顯著影響的原因分析
3.6.2 實時環(huán)境中基于肌電的下肢外骨骼控制系統(tǒng)有效性分析
3.6.3 在負重層面上提高步態(tài)識別的方法探討
3.6.4 速度對步態(tài)識別的影響分析
3.7 本章小結
第4章 基于肌電圖像和CNN的負重方式差異對步態(tài)識別的
影響研究
4.1 引言
4.2 研究目的和思路
4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
4.3.1 卷積層
4.3.2 降采樣層
4.3.3 全連接層
4.4 實驗原型
4.4.1 實驗設計和過程
4.4.2 信號收集和預處理
4.4.3 肌電圖像和CNN構建
4.4.4 經(jīng)典分類算法和數(shù)據(jù)處理
4.5 實驗結果和討論
4.5.1 負重方式差異對步態(tài)識別的影響與分析
4.5.2 組內(nèi)和組間差異對步態(tài)識別的影響與分析
4.5.3 在負重方式層面上提高步態(tài)識別的方法探索
4.6 本章小結
第5章 面向多人機差異場景的實時步態(tài)識別系統(tǒng)開發(fā)
5.1 引言
5.2 面向多人機差異場景的實時步態(tài)識別系統(tǒng)設計
5.3 系統(tǒng)硬件開發(fā)與組織
5.3.1 腳底壓力信號采集模塊
5.3.2 肌電信號采集模塊
5.4 LSTM與系統(tǒng)軟件模塊
5.4.1 LSTM分類模型
5.4.2 系統(tǒng)軟件功能模塊
5.4.3 實時步態(tài)識別流程和思路
5.5 實驗驗證及結果
5.5.1 實驗規(guī)劃與組織
5.5.2 基于LSTM的離線模型構建
5.5.3 面向多人機差異場景的實時步態(tài)識別及結果分析
5.6 本章小結
第6章 實時步態(tài)識別系統(tǒng)在下肢外骨骼中的運用
6.1 下肢外骨骼設計的基本原則
6.2 下肢外骨骼模型及機械結構
6.3 基于表面肌電信號的下肢外骨骼控制系統(tǒng)設計
6.4 實驗內(nèi)容及結果
6.4.1 實驗目的和內(nèi)容
6.4.2 實驗安排與過程
6.4.3 實驗結果與分析
6.5 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 主要研究工作
7.2 本書創(chuàng)新點
7.3 展望
參考文獻
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