表面肌电分类识别及其在dsp上的应用

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1、上海交通大学硕士学位论文表面肌电分类识别及其在DSP上的应用姓名：殳南申请学位级别：硕士专业：生物医学工程指导教师：王志中20060201上海交通大学硕士学位论文表面肌电信号的分类识别及其在DSP上的应用表面肌电信号的分类识别及其在DSP上的应用摘要本文主要研究了表面肌电信号的分类识别及其在数字信号处理器上的实际应用问题本文首先对表面肌电信号的生理产生原理和机制进行分析和研究然后对现有的多种表面肌电信号各种研究及应用加以了解和认识并对表面肌电信号分类识别的各种现有特征提取方法和分类器的特点和性能及其结构进行了详细和具体的分析研究在此基础之上我们在表面肌电信号分类识别研究中引入了

2、针对多分类器的信息融合方法其中主要是使用了模糊积分算法来对表面肌电信号进行分类识别研究并改进了计算的过程通过和几种常规的单分类器算法及Dempster-Shafer证据理论算法进行了实验对比实验结构表明基于模糊积分算法的表面肌电信号的分类识别效果相比于其他的对比方案是有一定提高的同时其算法的复杂度相对于证据理论较低在利用表面肌电信号的假肢控制研究中系统的便携性和高效性都是十分需要考虑的问题本文就这一问题又进行了如何在数字信号处理器系统中实现表面肌电信号分类识别的研究工作主要针对TI公司的TMS320VC5416定点处理芯片进行了基于小波系数和人工神经网络的分类算法移植工作我们在

3、CCS平台上首先进行了软件程序的编写工作在此基础上又进行了编译调试和软件仿真最后我们在硬件平台上测试了各软件模块的功能实验表明该DSP平i上海交通大学硕士学位论文表面肌电信号的分类识别及其在DSP上的应用台在计算能力上可以较好的完成表面肌电信号的分类识别功能其实时性也可以得到保证同时此系统的便携性也能够胜任在实际假肢控制系统中的要求关键字表面肌电信号,模式识别,信息融合,模糊积分,数字信号处理器ii上海交通大学硕士学位论文表面肌电信号的分类识别及其在DSP上的应用CLASSIFICATIONOFSURFACEEMGSIGNALANDITSDSPAPPLICATIONABSTRA

4、CTThisdissertationhasstudiedtheclassificationsofsurfaceelectromyography(sEMG)signalandtheapplicationindigitalsignalprocessor.Inthefirstpart,thedissertationstudiestheneuromuscularanatomyphysiologicalbasisduringwhichsEMGsignalformed.Inthesecondpart,thisdissertationdiscussesmanyexistingsEMGrese

5、archesandapplicationfields.Onthisbasis,weproposeanimprovedmethodbasedoninformationfusionformultipleclassifiers.ThismethodusesthefuzzyintegralalgorithmtoclassifythesEMGsignals.Inthethirdpart,wehastestedthisfuzzyintegralclassificationmethodandmakeacomparationwithothersingleclassifiermethodsand

6、theDempster-Shaferevidencetheorymethod.TheresultshowsthatthefuzzyintegralalgorithmhasgoodperformancecomparedwithothermethodsinsEMGclassification,anditsalgorithmcomplicatednessismoderate.Inthestudyoftherealprosthesiscontrolsystemapplication,theportabilityandrealtimecomputingabilityneedtobewel

7、lsolved.Thisdissertationhasalsostudiedthedigitalsignalprocessor(DSP)systemiii上海交通大学硕士学位论文表面肌电信号的分类识别及其在DSP上的应用solutionofsEMGclassificationalgorithm.WegiveamigrationprogramfortheclassificationalgorithmonTaxesInstrumentsCompany’sTMS320VC5416fixedpoin