基于慣性跟蹤的手臂運(yùn)動及腦波一致性分析.pdf

1、近年來，腦卒中發(fā)病率呈現(xiàn)逐步上升趨勢，腦卒中患者多以肢體偏癱的形式出現(xiàn)，傳統(tǒng)的偏癱康復(fù)手段依賴于康復(fù)醫(yī)生的指導(dǎo)和康復(fù)器械的協(xié)助，這種傳統(tǒng)手段只強(qiáng)調(diào)了康復(fù)訓(xùn)練，卻忽略了支配肢體運(yùn)動的大腦神經(jīng)系統(tǒng)的直接參與。為了探究人體上肢不同頻率運(yùn)動時大腦神經(jīng)系統(tǒng)的參與情況與腦電信號變化情況，本文以手臂運(yùn)動為對象，研究了人體手臂運(yùn)動時各姿態(tài)的變化及相應(yīng)的腦電信號的變化。本文從以下兩個方面進(jìn)行分析：
　　1.基于慣性跟蹤的手臂運(yùn)動
　　隨著ME

2、MS的快速發(fā)展，基于慣性傳感器的姿態(tài)跟蹤在眾多領(lǐng)域都得到了廣泛研究和應(yīng)用。由于慣性測量單元（IMU）結(jié)構(gòu)輕便簡潔，常用于病人康復(fù)運(yùn)動訓(xùn)練中。為了修正加速度計靜態(tài)誤差，本文提出了基于人工魚群算法的加速度計靜態(tài)修正方法，并與六位置法比較，證明了人工魚群算法的有效性。為了獲得更加準(zhǔn)確的人體運(yùn)動姿態(tài)，本文提出了混合式兩步kalman濾波，將陀螺儀、加速度計、磁力計的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并通過4組實驗驗證混合式兩步kalman濾波可以提高測量精

3、度。最后設(shè)計了快速手臂伸曲和慢速手臂伸曲運(yùn)動實驗，利用慣性測量系采集手臂運(yùn)動數(shù)據(jù)，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分析手臂運(yùn)動姿態(tài)。
　　2.基于手臂運(yùn)動想象的腦電信號
　　基于“腦可塑性”性原理，偏癱患者可以通過反復(fù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來刺激大腦神經(jīng)系統(tǒng)的主動參與性，以達(dá)到改善肢體平衡、恢復(fù)肢體運(yùn)動的目的。為了獲得有效的腦電信號，需要對腦電信號進(jìn)行預(yù)處理，即腦電信號偽跡去除。本文提出了基于盲源分離的眼電偽跡去除方法，并對AMUSE、Fa