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近红外光谱(Near-infrared spectroscopy,NIRS)技术,是一种无损检测人体组织血氧浓度变化的方法,采用该技术监测人体肌群的运动信息具有较高的空间分辨率,故近年来越来越多地应用于肌肉运动信息的监测中。表面肌电信号(Surface electromyography,sEMG),是一种由骨骼肌产生、在肌肉之上的皮肤表面处记录的电信号。sEMG是反映人体肌群运动最直接的信息来源,被广泛地应用于人机接口(Human computer interface,HCI)技术中,特别是康复工程中仿人假肢、轮椅等残疾人康复设备的控制。基于sEMG的人机接口,其缺点是容易受到噪声干扰、空间分辨率低,且随人体生理状况变化(如肌肉疲劳)会产生特征偏移。已有研究表明,引入NIRS信号能够提高基于sEMG的人机接口的性能。本文主要的工作是将NIRS信号引入到肌群运动信息监测系统中,开发一套基于sEMG与NIRS联合解码的仿人假肢控制系统,并通过实验验证NIRS信号对人机接口的提高作用。主要研究内容包括:首先,开发出适用于监测肌肉运动信息的NIRS传感器,并对传感器各项参数进行了测试,结果表明其在噪声、稳定性、抗干扰等能达到与已有系统相当的水平,并能有效地监测肌肉血氧信息;然后,结合实验室现有的sEMG传感器,通过降低NIRS信号与s EMG信号相互间的干扰,开发出NIRS与sEMG联合采集传感器。进一步地,在实验室已有的“肌电信号监测与存储软件”的基础之上,开发出用于sEMG与NIRS联合解码的电脑端软件,实现两种信号的特征提取,与动作类别的模式识别;然后,结合实验室已有的欠驱动仿人假肢结构,通过模式识别的结果控制其实现多种典型的动作模式,完成了基于sEMG与NIRS联合解码的仿人假肢控制平台的搭建。最后,进行了离线的动作模式识别实验和在线的仿人假肢控制实验。离线实验结果表明,引入NIRS使sEMG模式识别的正确率提高10%以上。在线假肢控制实验表明,基于sEMG与NIRS联合解码的仿人假肢控制系统,通过sEMG信号与NIRS信号联合解码,能够实时顺利地控制假肢完成多个动作模式。