基于站姿和坐姿腰部表面肌电的分类器设计研究的任务书.docx

基于站姿和坐姿腰部表面肌电的分类器设计研究的任务书
任务背景：
现代的生活方式带来了很多健康问题，其中一个主要的问题是腰痛。腰痛是指在腰部或腰部周围感到的疼痛，这种疼痛通常是由于不良的生活习惯和姿势导致的。站姿和坐姿是现代人日常工作和生活的基本姿势，因此，探索如何改善这两种姿势对腰部健康的影响，是重要的健康研究领域。
近年来，肌电信号被广泛用于监测人体活动和姿势。表面肌电技术（SurfaceElectromyography，sEMG）是一种非侵入性的方法，可以记录和分析生物电信号，这些信号是由神经元在肌肉收缩时产生的。肌电信号可以提供关于肌肉活动强度和时间等信息，从而评估肌肉的功能和疲劳程度。因此，通过监测肌电信号，可以实时检测腰部肌肉的疲劳情况，评估不同姿势对腰部肌肉的影响。
任务描述：
本研究的目标是设计和实现一个基于表面肌电信号的站姿和坐姿分类器，以区分腰部肌肉在不同姿势下的活动情况。该分类器可以对站姿和坐姿进行实时监测，提供对腰部肌肉活动的定量分析。具体任务包括以下几个方面：
1.数据采集：利用sEMG技术对站姿和坐姿下的腰部表面肌肉信号进行采集。在采集过程中，要确保采集数据的准确性和一致性，避免人为的误差和干扰引起的数据噪声。
2.数据处理：对采集到的数据进行处理和分析，提取相关的特征和参数。常用的特征包括肌电幅度、频率、功率和交叉幅值等，这些特征可以用于衡量肌肉的活动强度和疲劳程度。同时，还需要对数据进行滤波处理和峰检测等预处理，以去除噪声和提高信号质量。
3.分类器设计：基于采集到的数据，设计和实现一个分类器，用于识别不同姿势下的腰部肌肉信号，并对其进行分类。分类器可以采用机器学习或神经网络等算法来实现，通过训练和测试，提高分类器的准确性和鲁棒性。
4.系统实现：将分类器与计算机或移动设备等相关系统集成，实现实时监测和分析，以提供对不同姿势对腰部肌肉活动的定量分析。系统应该具有用户友好的界面和数据可视化功能，方便用户查看和分析肌肉活动情况。
任务要求：
1.确定腰部表面肌电采集位置和姿势，制定针对性的数据采集方案，保证数据准确性和一致性。
2.对采集的数据进行处理和分析，提取相关特征和指标，以评估腰部肌肉在不同姿势下的活动情况。
3.设计分类器并实现算法，以实现对站姿和坐姿的分类识别。
4.将分类器与计算机或移动设备等相关系统集成，并提供用户友好的界面和数据可视化功能，实现实时监测和分析。
5.进行实验验证，评估分类器的性能和准确度，并优化算法和系统的设计。可采用交叉验证等方法，提高分类器的鲁棒性和适用性。
任务成果：
1.数据采集计划和方案，包括采集设备的选型、采集位置和姿势、数据质量控制等方面。
2.数据处理和分析算法，包括特征提取、信号滤波、峰检测等处理流程，以及相关的参数和指标说明。
3.分类器的设计和实现，包括算法框架、参数优化、系统集成等方面。
4.系统实现和应用案例，包括界面设计、功能描述、使用说明等方面。
5.实验结果和分析报告，包括数据统计和分析、分类器结果对比、性能评估和优化建议等方面。
任务参考文献：
1.LiX,ZhouY,ZhangN,DengJ,LiuH,LiuJ.Automaticrecognitionofsittingandstandingposturebasedonfeatureextractionandselection.PloSone.2018;13(12):e0208115.
2.PattanasinM,BoonnithiP,SamantaD.Areviewofsurfaceelectromyography-basedmethodologiestowardstheassessmentofbackmuscleactivity:applications,challenges,andlimitations.JournalofMedicalandBiologicalEngineering.2019;39(1):1-12.
3.GuoB,XiangL,ChengL,ZhouZ,ChenJ.Classificationofsittingandstandingposturesusingwearablestrainsensorsandmachinelearningalgorithms.Sensors.2019;19(20):4382.
4.HanJ,LuoX,ZhangM.Classificationofsittingandstandingbasedonasingletriaxialaccelerometer.Sensors.2016;16(10):1734.
5.LuY,Fahandezh-SaadiS,HuH,ChenY,AlthoffK,RehgJM.Recognitionofsit