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面向多人機差異場景的肌電步態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：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向多人機差異場景的肌電步態識別影響研究及應用 內容簡介
現有步態研究多從算法和傳感器兩方面著手。就肌電步態識別而言，當前研究的主要思路為：通過數據采集、有效的數據預處理、特征向量的合理提取，以及算法優化等方法來提高步態識別。雖然這些方法在實驗室條件下能獲得理想步態識別效果，但在實時環境中，步態識別效果卻并不令人鼓舞。實際上，在臨床環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識別產生顯著的影響，探索在這些人機差異層面上提高步態識別率的方法，并在此研究的基礎上進行實時步態識別系統開發，以及該系統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 步態識別研究綜述
1.2.1 步態識別的應用
1.2.2 步態識別的研究現狀
1.3 本書研究內容與組織結構
1.3.1 本書研究內容
1.3.2 本書組織結構
第2章 肌電步態識別的相關理論
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
2.2.3 下肢主要肌肉
2.3 步態識別的相關理論
2.4 表面肌電信號的相關知識
2.4.1 肌電信號的產生和采集
2.4.2 肌電信號的特點和穩定性
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
3.3.4 實驗操作及過程
3.4 數據收集與處理
3.4.1 數據收集
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 數據分析
3.5 實驗結果
3.5.1 負重差異對步態識別的影響
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 負重差異對步態識別顯著影響的原因分析
3.6.2 實時環境中基于肌電的下肢外骨骼控制系統有效性分析
3.6.3 在負重層面上提高步態識別的方法探討
3.6.4 速度對步態識別的影響分析
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 卷積神經網絡
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 經典分類算法和數據處理
4.5 實驗結果和討論
4.5.1 負重方式差異對步態識別的影響與分析
4.5.2 組內和組間差異對步態識別的影響與分析
4.5.3 在負重方式層面上提高步態識別的方法探索
4.6 本章小結
第5章 面向多人機差異場景的實時步態識別系統開發
5.1 引言
5.2 面向多人機差異場景的實時步態識別系統設計
5.3 系統硬件開發與組織
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與系統軟件模塊
5.4.1 LSTM分類模型
5.4.2 系統軟件功能模塊
5.4.3 實時步態識別流程和思路
5.5 實驗驗證及結果
5.5.1 實驗規劃與組織
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識別及結果分析
5.6 本章小結
第6章 實時步態識別系統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設計
6.4 實驗內容及結果
6.4.1 實驗目的和內容
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 步態識別研究綜述
1.2.1 步態識別的應用
1.2.2 步態識別的研究現狀
1.3 本書研究內容與組織結構
1.3.1 本書研究內容
1.3.2 本書組織結構
第2章 肌電步態識別的相關理論
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
2.2.3 下肢主要肌肉
2.3 步態識別的相關理論
2.4 表面肌電信號的相關知識
2.4.1 肌電信號的產生和采集
2.4.2 肌電信號的特點和穩定性
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
3.3.4 實驗操作及過程
3.4 數據收集與處理
3.4.1 數據收集
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 數據分析
3.5 實驗結果
3.5.1 負重差異對步態識別的影響
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 負重差異對步態識別顯著影響的原因分析
3.6.2 實時環境中基于肌電的下肢外骨骼控制系統有效性分析
3.6.3 在負重層面上提高步態識別的方法探討
3.6.4 速度對步態識別的影響分析
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 卷積神經網絡
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 經典分類算法和數據處理
4.5 實驗結果和討論
4.5.1 負重方式差異對步態識別的影響與分析
4.5.2 組內和組間差異對步態識別的影響與分析
4.5.3 在負重方式層面上提高步態識別的方法探索
4.6 本章小結
第5章 面向多人機差異場景的實時步態識別系統開發
5.1 引言
5.2 面向多人機差異場景的實時步態識別系統設計
5.3 系統硬件開發與組織
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與系統軟件模塊
5.4.1 LSTM分類模型
5.4.2 系統軟件功能模塊
5.4.3 實時步態識別流程和思路
5.5 實驗驗證及結果
5.5.1 實驗規劃與組織
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識別及結果分析
5.6 本章小結
第6章 實時步態識別系統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設計
6.4 實驗內容及結果
6.4.1 實驗目的和內容
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 本書創新點
7.3 展望
參考文獻
展開全部
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