基于体表肌电信号反馈的控制系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着生物医学工程和人工智能技术的快速发展，人机交互技术正朝着更加智能化、自然化的方向发展。

传统的控制方式，如键盘、鼠标等，存在着操作繁琐、效率低下等问题，已经无法满足人们对高效、便捷、智能交互的需求。

而基于生物信号的控制技术，特别是利用人体自身的生物电信号来控制外部设备，为解决这些问题提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

体表肌电信号(semg)作为一种能够反映人体运动意图的生物电信号，在控制系统设计领域受到了广泛关注。

近年来，随着信号处理技术、模式识别技术和控制理论的不断发展，基于semg反馈的控制系统研究取得了显著进展，并在医疗康复、人机交互、智能机器人等领域展现出巨大的应用潜力。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.体表肌电信号的采集与处理：-研究和选择合适的semg传感器及电极，设计semg信号采集电路。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步开展以下工作：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解体表肌电信号的基本理论、控制系统设计方法、特征提取与模式识别算法等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析与方案设计：明确控制系统的具体应用场景和控制目标，确定系统功能需求和性能指标，设计控制系统的总体方案，包括硬件结构、软件架构、控制算法等。

3.硬件平台搭建：根据系统设计方案，选择合适的传感器、微处理器、驱动电路等硬件设备，搭建控制系统的硬件平台，并进行软硬件调试，确保系统正常运行。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.高效稳定的semg信号采集与处理方法：针对semg信号易受噪声干扰的问题，研究和开发基于先进信号处理技术的semg信号采集与处理方法，提高信号质量和稳定性，为后续的特征提取和模式识别奠定基础。

2.精准鲁棒的semg信号特征提取与模式识别算法：针对semg信号个体差异性和运动意图多样性的问题，研究和开发基于机器学习的semg信号特征提取与模式识别算法，提高识别精度和鲁棒性，实现对用户运动意图的准确识别。

3.自适应的控制策略与算法：针对不同应用场景和控制目标的需求，研究和开发自适应的控制策略与算法，提高控制系统的灵活性和适应性，实现对外部设备的精准控制。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李浩,王耀南,周奇,等.基于表面肌电信号的手臂运动意图识别研究进展[j].控制理论与应用,2018,35(9):1223-1234.

2. 曹家锋,李文博,陈栩,等.基于semg的假肢手多自由度运动意图识别研究进展[j].机械工程学报,2021,57(11):1-15.

3. 高小峰,张建华,赵新刚,等.基于表面肌电信号的手指运动识别研究综述[j].电子学报,2020,48(8):1709-1721.