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内容大纲
表面肌电信号作为一种生物电信号，能够反映功能性肌肉收缩的电活动，具有检测方便、无创伤等特点，可以用于仿生假肢控制等功能，提升仿生设备的便捷性、经济性、可穿戴性及智能化程度。本书研究表面肌电信号采集通道与特征多目标智能优化算法，特别是还研究基于深度学习的表面肌电信号手势识别算法。为了弥补表面肌电信号的不足，本书会进一步研究肌电与超声波模态融合的残疾人手部动作意图识别等关键问题，以提升手势识别的准确度和鲁棒性。
本书可供计算机、控制、机电、生物工程等领域的教学、科研人员阅读，也可作为相关专业研究生的教材和教学参考书。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 智能假肢控制与识别研究存在的主要问题
1.2.1 表面肌电信号采集通道数量与位置分布需要优化
1.2.2 深层肌肉活动信号采集不足
1.2.3 已有算法识别的手势数量少、鲁棒性差
1.2.4 电极移位和串扰对信号采集影响较大
1.3 本书主要研究内容和主要章节安排
1.3.1 本书主要研究内容
1.3.2 本书主要章节安排
第2章 基于肌电信号与超声波的手势识别研究进展
2.1 基于表面肌电信号的手势识别研究进展
2.1.1 表面肌电信号的特征提取
2.1.2 基于传统识别算法的表面肌电信号识别
2.1.3 基于深度学习的表面肌电信号识别
2.1.4 表面肌电信号识别稳定性方法研究
2.2 利用超声波探测肌肉形变及其感知解码的研究现状
2.3 基于多模态融合的动作意图识别的研究现状
2.3.1 肌电信号与超声波模态融合
2.3.2 肌电信号与脑电信号融合
2.3.3 肌电信号与惯性测量单元融合
2.3.4 肌电信号与近红外融合
2.3.5 肌电信号与肌动图融合
2.3.6 肌电信号与铁磁共振融合
2.4 基于肌电信号的假肢人机接口系统开发
2.5 本章小结
第3章 表面肌电信号产生的机理分析与检测
3.1 引言
3.2 表面肌电信号的生理学机理
3.3 表面肌电信号的特点
3.4 前臂肌肉与手势的关系
3.5 表面肌电信号的数据采集
3.5.1 表面肌电信号采集电极的研制现状
3.5.2 ELONXI肌电采集系统
3.5.3 表面肌电信号电极设计
3.5.4 表面肌电信号实验方案设计
3.6 表面肌电信号的实验数据集
3.6.1 NinaproDB数据集
3.6.2 ELONXIDB数据集
3.7 表面肌电信号的数学模型
3.7.1 表面肌电信号产生机理的数学抽象
3.7.2 线性模型
3.7.3 集中参数模型
3.7.4 非稳态模型
3.7.5 双极型模型
3.8 本章小结
第4章 表面肌电信号的特征提取与识别方法
4.1 引言
4.2 表面肌电信号的窗口分析法
4.3 表面肌电信号的特征提取
4.3.1 时域特征
4.3.2 频域特征
4.3.3 时频域特征
4.3.4 参数模型特征
4.4 表面肌电信号的经典识别模型
4.4.1 K最近邻算法
4.4.2 线性判别分析
4.4.3 支持向量机
4.4.4 随机森林
4.5 本章小结
第5章 表面肌电信号采集通道与特征智能优化算法
5.1 引言
5.2 基于遗传算法的表面肌电信号采集通道优化
5.2.1 表面肌电信号采集通道优化的遗传算法
5.2.2 基于遗传算法的采集通道优化实验结果与分析
5.2.3 电极位置影响的实验结果与分析
5.3 基于进化算法的表面肌电信号采集通道与特征组合优化
5.3.1 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的差分进化算法
5.3.2 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的量子进化算法
5.4 基于群智能算法的表面肌电信号采集通道与特征组合优化
5.4.1 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的粒子群优化算法
5.4.2 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的量子粒子群优化算法
5.4.3 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的蚁群优化算法
5.5 表面肌电信号采集通道与特征智能优化算法实验分析
5.5.1 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的单一算法实验与分析
5.5.2 表面肌电信号采集通道与特征组合优化的多种智能算法对比分析
5.6 本章小结
第6章 表面肌电信号采集通道与特征多目标智能优化算法
6.1 引言
6.2 表面肌电信号采集通道与特征多目标优化问题建模
6.3 多目标优化问题差分进化求解方法
6.3.1 多目标优化问题转换为一组单目标优化问题
6.3.2 多目标优化问题差分进化求解方法详叙
6.4 基于全局综合排序自适应角度选择的多目标优化进化算法
6.5 MOEA/D-AAU-GGR算法实验分析
6.6 MOEA/D、MOEA/D-AU与MOEA/D-AAU-GGR实验对比分析
6.7 多目标优化算法的评价与有效性验证
6.7.1 多目标优化算法的评价
6.7.2 有效性验证
6.8 基于肌电通道与特征优化的机器人识别系统
6.8.1 系统平台与架构
6.8.2 系统软件功能与实现
6.8.3 现场实验与结果分析
6.9 本章小结
第7章 基于深度学习的表面肌电信号手势识别
7.1 引言
7.2 循环神经网络与长短期记忆神经网络
7.2.1 循环神经网络
7.2.2 长短期记忆神经网络
7.3 基于GAF的一维时间序列信号二维化
7.4 基于GAF的CNN-LSTM串并联网络结构的表面肌电信号手势识别
7.5 基于GAF的CapsNet的表面肌电信号手势识别
7.5.1 CapsNet的结构
7.5.2 基于CNN-CapsNet并联的表面肌电信号手势识别实验设计
7.5.3 采集臂套偏移鲁棒性实验及其结果分析
7.5.4 基于CapsNet的表面肌电信号手势识别的迁移性实验及其结果分析
7.6 基于CapsNet-GRU的表面肌电信号手势识别
7.6.1 CapsNet-GRU复合神经网络模型
7.6.2 优化算法与损失函数
7.6.3 离线实验设置
7.6.4 离线实验结果与分析
7.7 基于双流网络的表面肌电信号手势识别
7.7.1 基于时空特征的双流网络模型
7.7.2 CNN-LSTMs串行网络模型
7.7.3 多特征融合网络模型
7.7.4 三种模型的实验对比
7.7.5 基于时空特征的双流网络模型与传统方法的对比
7.8 基于深度学习的表面肌电信号手势识别实验研究
7.8.1 不同手势数量的实验对比与分析
7.8.2 不同训练集规模的实验对比与分析
7.8.3 不同LSMT神经网络隐藏层单元数量的实验对比与分析
7.8.4 时空特征的可视化实验对比与分析
7.9 基于双流网络模型的机械臂控制
7.10 本章小结
第8章 肌电与超声波模态融合的残疾人手部动作意图识别
8.1 引言
8.2 肌电与超声波模态融合的手势识别实验设计
8.2.1 sEMG/AUS实验数据采集
8.2.2 混合sEMG/AUS系统同步采集
8.2.3 sEMG/AUS手势识别实验设计
8.2.4 AUS信号实验数据预处理与特征提取
8.3 基于CNN-LSTM的肌电与超声波模态融合手势识别
8.3.1 基于CNN的超声波信号手势识别
8.3.2 肌电与超声波模态融合的神经网络结构
8.3.3 肌电与超声波模态融合的手势识别实验
8.3.4 CNN-LSTM与SVM的识别准确度比较
8.4 桡骨截肢患者手部动作意图识别交叉验证分析
8.4.1 比较sEMG和AUS信号性能的三种交叉验证实验
8.4.2 三种交叉验证的识别准确度分析
8.4.3 sEMG和AUS信号对每种动作意图识别的准确度分析
8.4.4 sEMG和AUS信号三种交叉验证的混淆矩阵分析
8.5 基于超声波和肌电的残疾人手势识别对比与难点分析
8.5.1 准确度和鲁棒性分析
8.5.2 基于AUS信号手势识别的难点分析
8.6 本章小结
第9章 基于sEMG的在线手势识别与抓取实验平台的开发
9.1 引言
9.2 在线手势识别与抓取实验平台
9.2.1 人机交互界面的开发
9.2.2 Baxter机器人的简介
9.3 在线手势识别与抓取实验
9.3.1 实验方案设计
9.3.2 评价指标设定
9.3.3 在线实验结果与分析
9.4 本章小结
第10章 总结与展望
10.1 总结
10.2 展望
参考文献
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