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本科生毕业设计（论文）任务书 学生姓名：陈 玲 专业班级：通信0704 指导教师：刘 泉 工作单位：武汉理工大学 设计(论文)题目: 表面肌电信号动作识别方法研究 设计（论文）主要内容： 本文主要研究表面肌电信号特征提取和模式分类方法。对时域特征、频域特征、小波特征、参数模型等常用的肌电信号特征识别方法进行分析比较，在此基础上提出肌电信号特征提取的一种新方法，即基于小波系数绝对值最大值和奇数位置上的AR模型参数相结合的特征提取方法，并且运用BP神经网络进行特征向量的分类。最后针对握拳，张手，上切，下切，上翻，下翻六种动作进行验证。并设计一个图形用户（GUI）界面来对肌电信号的特征提取到模式识别的整个过程进行仿真实验。最后对肌电信号的消噪进行研究。 要求完成的主要任务: 1. 查阅相关文献资料15篇以上（其中英文文献不少于2篇）。 2. 完成开题报告。 3. 研究肌电信号的特征提取与模式识别的方法，在MATLAB中编程实现具有代表性的一些特征提取的算法。使用已有的肌电信号数据完成肌电信号的特征提取并进行动作分类的验证。 4. 完成不少于15000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作。 5. 在设计中完成不少于3张1~2#图纸的描绘。 6. 完成毕业设计周志。 7. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译。 必读参考资料： [1] J. Kilby, H. Gholam Hosseini.Extracting Effective Features of SEMG Using Continuous Wavelet Transform.Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 2006. [2] P. Ravier, O. Buttelli, R. Jennane,P. Couratier. An EMG fractal indicator having different sensitivities to changes in force and muscle fatigue during voluntary static muscle contractions.Journal of Electromyography and Kinesiology,2005,15(2),210-221. [3] 罗志增,杨广映.表面肌电信号的AR参数模型分析方法,传感技术学报, 2003, 16(004),384-387. [4] 张贤达.现代信号处理.北京,清华大学出版社,2002,90-9. 指导教师签名： 系主任签名： 院长签名（章）武汉理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告 1、目的及意义（含国内外的研究现状分析） 1.1 研究目的及意义 古往今来，成百上千万人因为战争、疾病、工伤、交通事故及意外伤害而被截肢。根据全国残疾人抽样调查结果显示，目前我国现有肢体残疾人约 6000 万，对于他们来说由于失去了人类最基本的行动能力，拥有一具控制自如的假肢是一件梦寐以求的事情。 假肢是将微电子技术、计算机控制技术、生物医学工程技术以及传感器技术等融合在一起，制作出的能够模仿人的肢体的感觉和动作的仿生肢体。假肢研究的最终目的是制造出外形与人的肢体相仿、功能与人的肢体接近、具有类似人的肢体皮肤的感觉、能对各种动作进行实时控制的仿人肢体。 在现有的生机电一体化假肢研究中，研究者利用神经电信号、脑电信号、肌电信号等生物电信号控制机械手的动作。在这些生物控制信号中，表面肌电信号可以直接反映肢体运动特征，又可避免因针电极刺入肌肉带来的创伤，因此应用最广。 肌电信号(EMG)是一种非常微弱的生物电信号，它与神经肌肉活动密切相关，其中蕴涵着很多与肢体运动相关联的信息。肌电信号可通过表面肌电拾取电极或针式肌电拾取电极加以引导、记录，通过表面电极拾取的肌电信号称之为表面肌电信号，而通过针电极拾取的肌电信号称之为针肌电信号。目前,肌电信号已经深入应用到临床医学、运动医学生物医学工程等领域。 特征提取是肌电信号分析的基础，肌电分析被广泛地应用于肌肉疲劳、重症肌无力、肌强直和肌萎缩等各种肌肉疾病的临床诊断；肌电图也是运动员训练中动作和强度分析的依据；另外，还可利用人体表面肌电的某些特征进行模式分类，进而驱动假肢或其它运动机械(如机器人)的各种动作，实现仿生控制。由此可见，提取有效的肌电信号特征并对提取的特征向量进行有效的分类对肌电信号分析意义重大。 1.2 国内外研究现状 早期传统