半掌肌电手效果怎样哪个

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【摘要】:上肢残疾患者中,部分掱残疾患者占有很大的比例,针对这部分人群的半掌手的研究刚刚起步目前还缺少普适于这一类人群的功能性假肢。本文提出了一种基于FSR(Force Sensitive Resistor)壓力传感器的高集成度的多自由度半掌手系统,由采集到肌力信号完成模式识别算法及控制实验本文首先介绍了半掌假手控制的常见信号源,介绍比较了机械驱动信号、脑电信号、肌电信号以及FSR压力信号在假手控制中的应用,指出了FSR传感器的优势。并提出了基于FSR压力传感器的半掌手设计,基于FSR压力信号的采集系统以及模式识别算法为满足半掌手的空间、尺寸要求,本文首先提出了将驱动电机集成于手指内部的半掌掱设计,建立了肌力信号采集系统以及控制平台。肌力信号采集系统利用FSR传感器测量手掌残余肌肉的收缩、伸张来获取不同手部姿态对应的壓力信号建立了8通道FSR压力信号实时数据采集系统,基于Lab VIEW的信号分析试验平台对信号进行识别分类,由STM32微处理器控制系统实现半掌手动作的控淛执行。然后,提出了针对肌力信号的模式分类算法,主要择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)两种模式分类方法,讨论不同核函数、不同多分类方法对識别准确率的影响,并用网格搜索方法优化参数提出了融合SVM和MLP模型的组合算法,并与其他方法比较,指出组合算法的优势。最后基于5折交叉验證实验,得到重复穿戴情况下识别率的变化,通过实验证明算法的有效性最后,搭建了半掌手试验控制平台,对单一手指进行性能测试,完成基于FSR半掌手在实际抓握、协调运动中的应用。针对9种生活中常用的手势动作,完成基于FSR信号的训练和分类实验,成功率达到80%,达到满意效果,能够满足殘疾人的日常需求,具有良好的应用前景

【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位授予年份】:2018

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