基于肌电信号的人机接口技术的研究

论文摘要

基于生物电信号的人机交互技术是近年来人机交互技术和遥操作机器人研究的前沿和热点之一。本文以国家重大基础研究973项目、教育部留学回国人员基金项目为背景,旨在系统地研究肌电信号产生和传递的机理,信号的获取方法,信号特征值的提取方法,基于肌电信号的动作识别方法以及肌电信号人机交互技术应用于遥操作机器人领域的可行性。本文首先概括了基于生物电信号的人机交互技术产生和发展的趋势。总结了肌电信号的产生和传播机制。针对神经肌肉接头在肌腹处有聚集性的事实,提出了一种可以降低表面肌电信号非平稳性的电极设置方案。构建了生物电信号采集试验平台。包括便携式的肌电信号放大器和基于虚拟仪器的采集软件平台。提出了一种通过肌电信号捕捉运动起始时刻的方法。认为这种方法可以省去冲动到达肌小节后和肌小节内的ATP发生化学反应的时间,大幅度地降低人机接口的反应时间。阐述了基于精确动作起始时刻同步信号的动作识别方法。证明了精确起始时刻对于动作识别的重要性。提取运动起始时刻以后256ms信号的统计特征值和小波时频特征值的20个主成分作为动作识别BP网络的输入。使用BP网络的学习速度自适应法优化网络训练过程。试验表明,采用该算法对8种手部动作进行识别的正确识别率可以达到95%以上。分析了肌电信号识别方法应用于遥操作机器人领域的可行性和优缺点,提出了一种遥操作机器手的控制策略。论文最后提出了今后研究的方向。

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ABSTRACT

符号说明

第一章绪论

1.1 基于生物电信号的人机交互技术概述

1.2 基于生物电信号的人机接口的应用前景

1.3 国内外研究现状

1.3.1 基于肌电信号人机接口的研究现状

1.3.2 基于脑电的人机交互接口研究现状

1.4 本论文的研究内容

第二章肌电信号产生的生理学分析及其对信号采集和处理方式的影响

2.1 神经和肌肉的生物电现象

2.2 肌肉组织的结构

2.3 兴奋收缩耦联及其对人体反应时间的决定性影响

2.4 神经肌肉接头的聚集性及其对探测电极位置分布的影响

2.5 运动单位及其对信号非平稳性的影响

2.6 上臂肌的解剖结构

2.7 采用差分电极记录到的单相和双相的波形以及差分电极距离的考虑

2.8 表面肌电信号传导的速度

2.9 表面肌电信号的非平稳性

2.10 本章小结

第三章肌电信号采集试验平台的研制

3.1 便携式肌电信号（EMG）提取方法及其电路实现

3.1.1 噪声分析

3.1.2 信号拾取方法

3.1.3 隔离和屏蔽方法

3.1.4 本节小节

3.2 虚拟仪器软件的实现

3.2.1 软件设计思想

3.2.2 数据采集卡的控制

3.2.3 数据采集和存储软件实现

3.2.4 自适应滤波器设计

3.2.5 本节小结

第四章肌电信号动作起始时刻的捕捉方法

4.1 实验装置及实验方法

4.1.1 生理学理论分析

4.1.2 试验装置

4.1.3 试验方法

4.2 运动起始时刻判别算法

4.2.1 特征参数的选取

4.2.2 信号的预处理

4.2.3 自组织神经网络的学习和应用

4.3 实验结果及结论

4.3.1 无干扰条件下对特定动作的实验结果

4.3.2 非特定动作的实验结果

4.3.3 白噪声电磁干扰仿真结果

4.4 本章小结

第五章基于肌电信号的动作识别方法

5.1 肌电信号动作识别问题

5.2 利用准确的起始时刻同步得到表面肌电信号的规律性

5.2.1 表面肌电信号的随机性和非平稳性

5.2.2 反证法假设命题的提出

5.2.3 通过试验的反证法证明动作发生阶段的信号中含有趋势项（规律性）

5.3 肌电信号动作识别策略

5.3.1 通过动作起始时刻识别算法获取动作起始时刻同步表面肌电信号

5.3.2 特征参数的选取及提取策略

5.3.3 特征空间的划分和动作的分类

5.4 特征值的提取

5.4.1 统计特征值的选取

5.4.2 时频域特征的提取

5.5 BP 网络对肌电信号特征值向量的分类

5.5.1 BP 网络的基本算法

5.5.2 使用主成分分析法（PCA）减少输入向量个数

5.5.3 神经网络层数和隐层神经元数对识别结果的影响

5.5.4 神经网络训练算法的讨论

5.6 分类结果

5.7 肌电信号识别系统在遥操作机器人领域的应用前景及可行性分析

5.8 本章小结

第六章结论与展望

6.1 本学位论文工作总结

6.2 本学位论文的主要创新点

6.3 对未来研究的展望

附录主成分分析及其应用

A1 主成分的定义及导出

A2 主成分的贡献率

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的论文及成果

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