基于表面肌电信号多尺度分析的脑瘫患儿肌疲劳研究的任务书.docx
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基于表面肌电信号多尺度分析的脑瘫患儿肌疲劳研究的任务书任务书任务名称:基于表面肌电信号多尺度分析的脑瘫患儿肌疲劳研究任务描述:脑瘫(CerebralPalsy,CP)是一种常见的儿童运动障碍疾病,严重影响患儿的日常生活。CP患儿的肌肉疲劳是一种常见的现象,尤其是在进行体力运动、锻炼或进行日常活动的时候。因此,了解CP患儿的肌肉疲劳程度及特征,对于设计有效的康复训练计划和改善患儿的生活质量具有重要意义。近年来,随着肌电信号的应用越来越广泛,肌电信号在评价肌肉疲劳方面也得到了广泛应用。表面肌电信号(surfa
基于表面肌电的肌疲劳分析与肌力预测研究及实现的中期报告.docx
基于表面肌电的肌疲劳分析与肌力预测研究及实现的中期报告概述:本研究利用表面肌电信号(sEMG)对肌肉疲劳状态进行分析,并基于此提出了一种肌力预测模型。在初步实验中,我们采集了肱二头肌长头肌肉运动过程中的sEMG信号,并通过FFT算法提取了sEMG功率谱的特征参数。然后,我们利用模糊C均值聚类算法对这些特征参数进行聚类,从而实现了肌肉疲劳程度的分类。另外,我们基于多元线性回归分析方法,建立了一种基于sEMG特征参数的肌力预测模型,实现了肌肉力量的预测。数据采集与处理:我们选取了10名男性志愿者作为实验对象,
基于表面肌电信号的下肢动作识别研究的任务书.docx
基于表面肌电信号的下肢动作识别研究的任务书任务书一、研究背景:近年来,随着人们对健康、运动的关注度日益提升,以及科技的不断发展,基于表面肌电信号的下肢动作识别技术已经引起了广泛的关注。下肢动作识别技术可以通过电极的安装在肌肉表面上,来采集肌肉活动生成的电信号,并根据信号特征对肌肉活动进行分析,以实现对下肢动作的识别。这种技术可以应用于体育锻炼、康复训练、自我监测等领域。目前,下肢动作识别技术已经应用于许多方面,例如跑步、跳跃、踢球、走路等动作。其中,作为跳跃运动中关键的动作之一,下蹲起跳动作因其对下肢肌肉
基于SOPC技术的表面肌电信号检测系统的研究的任务书.docx
基于SOPC技术的表面肌电信号检测系统的研究的任务书任务书一、课题背景表面肌电信号(SurfaceElectromyography,简称sEMG)是一种非侵入性的生物电信号,是肌肉运动时肌肉表面发射的电生理信号,常用于肌肉功能评估、康复训练、运动控制等领域。目前,sEMG信号采集设备的种类繁多,既有商业化的设备,也有自行搭建的硬件和软件。然而,现有设备存在诸多缺陷,例如信号处理能力不足、数据传输不稳定等。因此,建立一种高效、稳定、实用的sEMG信号检测系统具有重要的意义。随着SOCP(SystemonCh
训练前后及疲劳状态下肱二头肌表面肌电信号的分析的综述报告.docx
训练前后及疲劳状态下肱二头肌表面肌电信号的分析的综述报告肱二头肌是人体重要的肌肉之一,作为上肢四头肌之一,在人体运动过程中发挥着重要的作用。为了更好地了解肱二头肌在训练前、训练后以及疲劳状态下的表面肌电信号特征及变化,许多研究者对这方面进行了探究。一、训练前和训练后1.电量分析研究发现,训练前和训练后肱二头肌表面肌电信号的峰值电量在不同条件下有所不同。在不使用外部负荷的情况下,训练前和训练后肌肉的电量相似,说明训练对肌肉电量的影响较小;而在使用外部负荷的情况下,训练后肌肉的电量明显升高,表明训练可以提高肌