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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力量、爆发力和协调性的要求较高，而备受关注。而现有的下肢动作识别技术仍存在一些不足，例如对信号噪声的抗干扰能力较弱、数据处理量大等问题，因此需要继续研究和完善。
二、研究目标：
本研究旨在通过对基于表面肌电信号的下肢动作识别技术进行研究和探索，以实现对下蹲起跳动作的准确识别。具体来说，本研究的目标为：
1、建立下蹲起跳动作的肌电信号采集与处理系统，包括肌电信号采集电路、滤波算法、特征提取等内容；
2、选取适当的下肢肌肉进行肌肉信号采集，通过实验采集下蹲起跳过程中产生的肌肉电信号；
3、设计合适的下蹲起跳动作特征提取算法，在对肌电信号进行预处理和特征提取的基础上，进一步分析、提取下蹲起跳动作的特征，包括动作的起点、终点、持续时间、肌肉活动程度等；
4、通过机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）对提取的特征进行分类和识别，进一步实现对下蹲起跳动作的准确识别。
三、研究内容：
1、建立下蹲起跳动作的肌电信号采集与处理系统。该系统包括肌电信号采集电路、滤波算法、特征提取等功能。具体实现过程如下：
（1）肌电信号采集电路：采用电极与肌肉表面接触的方式，将肌肉活动产生的电信号传输到前置放大器中，后传输至模数转换器进行数字信号采集。
（2）信号滤波算法：对采集到的信号进行去噪处理，包括有限不等式滤波（FIR）和无限不等式滤波（IIR）算法。
（3）特征提取：对已经去噪的信号进行特征提取，包括时域和频域特征。时域特征选取包括均值、方差、能量、偏度、峰度等；频域特征选取包括幅值、单位平均功率谱等。
2、选取适当的下肢肌肉进行肌电信号采集。本研究将选取四个下肢肌肉进行信号采集，包括腘股后肌、股二头肌、腓肠肌和膝关节屈肌。
3、设计下蹲起跳动作特征提取算法。本研究将采用小波变换法对消噪后的肌电信号进行特征提取，同时选取一些适合这种任务的特征，如时域和频域特征，并用PCA方法对特征空间进行降维。
4、通过机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。本研究将采用支持向量机和神经网络算法对下蹲起跳动作进行识别。
四、研究方法：
1、实验室测试法：采用电子媒体多功能生理测试系统对被试进行下蹲起跳动作测试。
2、信号处理方法：采用MATLAB软件对信号进行处理。
3、算法设计：采用Python编程语言设计和实现分类与识别算法。
4、数据分析方法：采用图表、数字和统计学分析等方法对数据进行分析。
五、研究进度安排：
1、第一阶段（2021年3月-2021年7月）：建立肌电信号识别处理系统，选取下肢肌肉进行实验，完成肌电信号的采集与处理。
2、第二阶段（2021年8月-2022年1月）：设计下蹲起跳动作特征提取算法，并进行数据分析。
3、第三阶段（2022年2月-2022年7月）：实现基于支持向量机和神经网络的识别算法，完成下蹲起跳动作的识别任务。
4、第四阶段（2022年8月-2022年12月）：测试算法性能，撰写毕业论文并进行答辩。
六、研究成果：
1、建立下蹲起跳动作的肌电信号采集与处理系统，并实现肌电信号的采集与处理。
2、设计下蹲起跳动作特征提取算法，并进行数据分析。
3、基于支持向量机和神经网络算法实现下蹲起跳动作的分类与识别，并进行性能测试。
4、撰写毕业论文并进行答辩。