多特征融合的踝关节动作识别与虚拟仿真

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1、2018届硕士学位论文多特征融合的踝关节动作识别与虚拟仿真作者姓名于志鹏指导教师乔晓艳副教授学科专业电子与通信工程研究方向信号处理与智能系统培养单位物理电子工程学院学习年限2015年9月至2018年6月二〇一八年六月山西大学2018届硕士学位论文多特征融合的踝关节动作识别与虚拟仿真作者姓名于志鹏指导教师乔晓艳副教授学科专业电子与通信工程研究方向信号处理与智能系统培养单位物理电子工程学院学习年限2015年9月至2018年6月二〇一八年六月ThesisforMaster’sdegree,ShanxiUniver

2、sity,2018AnkleJointActionRecognitionofMulti-featureFusionandVirtualSimulationStudentNameZhi-pengYuSupervisorA.Prof.Xiao-yanQiaoMajorElectronicandCommunicationEngineeringSpecialtySignalProcessingandIntelligentSystemsDepartmentCollegeofPhysicsandElectronicEn

3、gineeringResearchDuration2015.09-2018.06June,2018目录中文摘要..................................................................................................................IABSTRACT..............................................................................

4、.......................................III第一章绪论.......................................................................................................................11.1课题研究背景及意义.............................................................................

5、............11.2国内外研究动态.................................................................................................21.2.1肌电信号特征识别研究现状.................................................................21.2.2关节加速度信号特征识别研究现状................................

6、.....................31.2.3虚拟现实及康复训练研究现状.............................................................41.3论文研究内容及结构.........................................................................................51.3.1主要研究内容.........................................

7、................................................51.3.2论文结构.................................................................................................6第二章信号采集与预处理.........................................................................................

8、......72.1表面肌电信号概述.............................................................................................72.1.1肌电信号产生机理.................................................................................72