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基于肌音和CNN--SVM模型的人体膝关节运动意图识别研究的开题报告
一、研究背景
随着现代社会的不断发展，人们的生活方式越来越多元化，而定期运动已成为人们保持健康的一种重要方式。而在进行运动时，科学的健身方法和技巧是必不可少的，而人体关节运动意图识别技术就是其中的一种。
人体关节运动意图识别技术是指根据人体的肌电信号或者肌音信号等生物电信号，通过一定的算法方法对人体运动状态进行监测和预测，以实现人体运动的智能控制。关节运动意图识别技术在现代医学、健身和运动控制等领域有着广泛的应用。
目前，包括肌电和肌音在内的人体生物电信号的采集和分析技术已经越来越成熟。而采用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等深度学习算法的人体关节运动意图识别模型已经获得了广泛的应用。基于肌音和CNN-SVM模型的人体膝关节运动意图识别研究，可以进一步提高人体关节运动意图识别的精度和准确性。
二、研究目的
本研究旨在基于肌音和CNN-SVM模型对人体膝关节运动意图进行识别，提高人体关节运动意图识别的准确性和精度，为人体运动控制和健身方面的应用提供支持。
三、研究内容
1.人体生物电信号采集技术
本研究将采用肌音信号对人体膝关节动作进行采集和分析。肌音信号可以通过震动传感器和加速度传感器等设备进行采集，采集到的信号可以进行预处理和特征提取。
2.深度学习算法
本研究将采用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等深度学习算法对采集到的肌音信号进行处理和分析。通过对信号进行特征提取和训练，提高人体膝关节运动意图识别的精度和准确性。
3.实验设计与数据处理
本研究将采用实验室实验的方式对采集到的肌音信号进行实验验证，通过对实验数据进行统计和分析，得出对人体膝关节运动意图识别的正确率和精度。
四、研究意义
1.提高人体关节运动意图识别的准确性和精度，为人体运动控制和健身方面的应用提供支持。
2.对相关深度学习算法的应用和研究进行探索和拓展，推动深度学习算法在人体关节运动意图识别领域的应用。
3.对肌音信号的采集和分析技术进行研究和优化，为相关领域的进一步发展提供支撑。
五、预期成果
1.基于肌音和CNN-SVM模型的人体膝关节运动意图识别模型。
2.针对肌音信号采集和分析技术的优化建议。
3.相关实验数据和分析结果报告。
六、可行性分析
1.信号采集设备和算法方法已经具备相应的技术水平和应用基础。
2.实验室配备相应肌音信号采集和分析设备。
3.研究团队成员具备相关领域的技术背景和掌握和使用有关工具的能力。
七、研究计划安排
时间节点|工作内容
第1-2个月|肌音信号采集技术的研究和应用
第3-4个月|论文中深度学习算法的理论分析和实验研究
第5-6个月|实验数据的采集和分析
第7-8个月|模型的优化和完善
第9-10个月|论文撰写和修改
第11-12个月|论文提交和答辩
八、参考文献
1.赵宇,丁方.基于肌电信号的人体运动意图识别及应用研究[J].仪器仪表学报,2016,37(1):115-122.
2.程鹏,马贺.基于深度学习的生物电信号的运动意图识别研究进展[J].计算机研究与发展,2018,55(8):1672-1687.
3.张丹丹.基于肌音信号的踢球动作识别技术研究[D].重庆邮电大学,2017.