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面向多人機(jī)差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應(yīng)用

面向多人機(jī)差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應(yīng)用

作者：張賢富著
出版社：湖南科學(xué)技術(shù)出版社出版時間：2023-11-01
開本： 16開 頁數(shù)： 150
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面向多人機(jī)差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應(yīng)用 版權(quán)信息

面向多人機(jī)差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應(yīng)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(dāng)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(yù)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(shí)驗(yàn)室條件下能獲得理想步態(tài)識別效果，但在實(shí)時環(huán)境中，步態(tài)識別效果卻并不令人鼓舞。實(shí)際上，在臨床環(huán)境中存在著諸多變量，如個體差異、人機(jī)差異等，具體而言，這些變量包括不同人體生理機(jī)構(gòu)所具有的個體差異，即使同一個體在不同負(fù)重、負(fù)重方式，速度、路面路況、疲勞等人機(jī)差異場景下，也存在生理狀態(tài)差異、運(yùn)動模式差異，以及力學(xué)特征差異等；本書的主要目標(biāo)就是研究這些人機(jī)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(jī)差異層面上提高步態(tài)識別率的方法，并在此研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)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(yùn)用實(shí)踐。

面向多人機(jī)差異場景的肌電步態(tài)識別影響研究及應(yīng)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(yīng)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(jié)構(gòu)

 1.3.1 本書研究內(nèi)容

 1.3.2 本書組織結(jié)構(gòu)

第2章 肌電步態(tài)識別的相關(guān)理論

 2.1 引言

 2.2 人體下肢的基本結(jié)構(gòu)

 2.2.1 人體測量基準(zhǔn)面劃分

 2.2.2 下肢主要骨骼和關(guān)節(jié)

 2.2.3 下肢主要肌肉

 2.3 步態(tài)識別的相關(guān)理論

 2.4 表面肌電信號的相關(guān)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(diǎn)和穩(wěn)定性

 2.4.3 肌電信號的分析方法

 2.5 本章小結(jié)

第3章 基于肌電信號的負(fù)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(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)設(shè)備及參數(shù)

 3.3.4 實(shí)驗(yàn)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(yù)處理

 3.4.3 特征提取

 3.4.4 分類模型選擇和構(gòu)建

 3.4.5 數(shù)據(jù)分析

 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

 3.5.1 負(fù)重差異對步態(tài)識別的影響

 3.5.2 含混矩陣結(jié)果評估

 3.5.3 混合負(fù)重結(jié)果評估

 3.6 實(shí)驗(yàn)分析和討論

 3.6.1 負(fù)重差異對步態(tài)識別顯著影響的原因分析

 3.6.2 實(shí)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(fù)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(jié)

第4章 基于肌電圖像和CNN的負(fù)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(luò)

 4.3.1 卷積層

 4.3.2 降采樣層

 4.3.3 全連接層

 4.4 實(shí)驗(yàn)原型

 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計和過程

 4.4.2 信號收集和預(yù)處理

 4.4.3 肌電圖像和CNN構(gòu)建

 4.4.4 經(jīng)典分類算法和數(shù)據(jù)處理

 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論

 4.5.1 負(fù)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(fù)重方式層面上提高步態(tài)識別的方法探索

 4.6 本章小結(jié)

第5章 面向多人機(jī)差異場景的實(shí)時步態(tài)識別系統(tǒng)開發(fā)

 5.1 引言

 5.2 面向多人機(jī)差異場景的實(shí)時步態(tài)識別系統(tǒng)設(shè)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(shí)時步態(tài)識別流程和思路

 5.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果

 5.5.1 實(shí)驗(yàn)規(guī)劃與組織

 5.5.2 基于LSTM的離線模型構(gòu)建

 5.5.3 面向多人機(jī)差異場景的實(shí)時步態(tài)識別及結(jié)果分析

 5.6 本章小結(jié)

第6章 實(shí)時步態(tài)識別系統(tǒng)在下肢外骨骼中的運(yùn)用

 6.1 下肢外骨骼設(shè)計的基本原則

 6.2 下肢外骨骼模型及機(jī)械結(jié)構(gòu)

 6.3 基于表面肌電信號的下肢外骨骼控制系統(tǒng)設(shè)計

 6.4 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及結(jié)果

 6.4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮蛢?nèi)容

 6.4.2 實(shí)驗(yàn)安排與過程

 6.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

 6.5 本章小結(jié)

第7章 總結(jié)與展望

 7.1 主要研究工作

 7.2 本書創(chuàng)新點(diǎn)

 7.3 展望

參考文獻(xiàn)
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