基于肌动图(MMG)与肌电图(EMG)信号的假肢控制系统研究的开题报告

基于肌动图(MMG)与肌电图(EMG)信号的假肢控制系统研究的开题报告一、研究背景截肢是不可逆的身体损伤，影响了生活质量和自我价值感。因此，假肢的研究和发展变得尤为重要。当前，一些先进的假肢已经可以完成基本的动作，但需要在肢体残留的肌肉上贴上肌电电极以控制动作。然而，肌电信号（EMG）受到干扰、调节困难和精细度低的问题，这限制了假肢的可靠性和使用率。相比之下，肌动图（MMG）信号可能是一个更好的候选信号。MMG信号可以测量肌肉活动的微小振动并反映重力变化，且相比EMG信号，具有更好的信号噪声比和更小的局限性。因此，本项目旨在结合MMG信号和EMG信号来设计一种有效的假肢控制系统。二、研究目的本研究旨在设计和实现一种基于MMG和EMG信号的假肢控制系统，从而使假肢的控制更加精确和可靠。本系统预计将使用机器学习技术来对数据进行分析和处理，以实现对假肢的更加准确控制。三、研究内容1.设计一个基于MMG和EMG信号的假肢控制系统。2.使用机器学习技术对数据进行训练和分类，以实现对假肢的更加准确控制。3.对系统进行实验测试，验证其控制效果。四、研究方法1.首先，我们将使用传感器采集MMG和EMG信号。2.其次，我们将使用机器学习算法对数据进行分析和处理，以实现对假肢的准确控制。3.最后，我们将进行实验测试，验证系统的控制效果。五、预期成果和意义预计本研究将有如下成果和意义：1.实现一种基于MMG和EMG信号的假肢控制系统。2.实现对假肢的准确控制。3.提高人们生活质量并增强残疾人群体的自我价值感。4.为未来开发更加智能的假肢控制系统提供参考。六、研究计划1.第一年：设计和制作假肢控制系统，并进行信号采集和处理的实验。2.第二年：采用机器学习技术开发系统的控制算法，并进行算法的训练和优化。3.第三年：对系统进行集成和测试，并评估系统的控制效果。4.第四年：总结和发布研究成果，并撰写论文。七、参考文献Lu,W.,Hsiao,K.,Lee,W.,Chang,C.,Li,Y.,&Lin,Y.(2020).AninvestigationofsEMGsignsfortrans-humeralamputeecontrolusingthedeeplearningalgorithm.BiomedicalSignalProcessingandControl,56,101707.Geng,Y.,Zhang,X.,Zeng,J.,&Ji,J.(2018).Real-timeonlinetrainingofsurfaceEMGswithdeepconvolutionalneuralnetworksforthepredictionofbodyjointsbyupperlimbamputees.RoyalSocietyopenscience,5(4),171266.Zhu,B.,You,Y.,Liu,H.,&Xie,Y.(2018).AnewapproachtodiscriminateEMGsignalforprosthetichandcontrolbasedonMMGsignal.IEEETran