1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究目的及意义
截止至2018年12月31日，中国残疾人联合会统计全国已办理残疾人证有3566万人，其中收录视力残疾人近411万，听力残疾人有288万，言语残疾人有62万，肢体残疾人近1989万，智力残疾人有308万。肢体残疾人群庞大，占全国残疾人数的55.77%。在肢体残疾中，又一上肢残疾人数居多。上肢作为人体活动的主要运动肢体，它能够帮助人体完成大部分的运动，而肢体一旦运动受阻，直接影响到到人类的日常生活，使他们失去了正常自主生活和工作的能力，非常不便。随着社会不断发展、科技不断进步、人民生活水平不断提高，提高残疾人的生活质量这一问题也亟需解决。目前肢体残疾基本康复服务大致分为矫治手术、运动功能训练以及假肢、矫形器等辅具适配服务。接受康复手术的人数有59万，而使用辅具人数有213万。大部分残疾人选择辅助器具去改善他们的生活情况，因为辅具治疗是给他们带来的日常生活补偿功能较康复手术恢复运动功能更直接更有效。
表面肌电(surface electromyography, 以下称作semg)信号是一种由肌肉收缩产生，并能够由皮肤表面采集所得，其中蕴含丰富人体运动信息的生物电信号。semg易于提取采集，相对稳定，具有非侵入性，能够直接反映人体的运动意图而被广泛运用于人机接口。利用semg控制机械器具协助患者进行康复训练，机械器具就能够根据人体自身运动信号对训练参数进行实时调整，以提高康复效果。抑或者是用semg当作假肢的控制信号源，表面肌电信号较于声音、肌肉肌腱、脑思维电信号、神经活动电信号等其他控制假肢的信号源，能够使假肢具有更加优良的机械性能和多样化的运动形式。通过对表面肌电信号的研究，用表面肌电信号控制机械臂，实现对残疾人的残臂再造是当今生物工程领域研究的重点。
2. 研究的基本内容与方案
本课题实验设计的整体流程为采集表面肌电信号与关节角度信号并处理，通过bp神经网络构建肘关节屈伸运动中表面肌电信号与估计关节角度之间映射模型，根据采集到的表面肌电信号使用训练好的模型进行肘关节角度预测，将得到的预测结果转化为机械臂的控制指令，实现实时控制kuka机械臂。
实验中采用表面电极采集法来采集表面肌电信号，同时利用三维动作捕捉系统采集关节角度信号，以保证每一组采集到的表面肌电信号和关节角度能够对应。为了降低噪声干扰，获得高信噪比的信号，需要对表面肌电信号进行预处理。从上肢采集得到的semg信号容易受到干扰而且频率范围大概在10hz至500hz，而信号能量主要集中在50hz至150hz。根据这些特点，尽可能地滤除噪声干扰。信号预处理后，分别从时域和频域提取特征，处理后得到的激活信息作为bpnn输入层的输入信号。实验通过bpnn建立semg与肘关节角度的激活模型，在matlab中将处理得到的数据作为bp网络的输入，角度信号作为输出进行训练，得到输入层到隐含层以及隐含层到输出层的一层映射关系，建立了表面肌电信号与肘关节角度的预测模型，然后用测试数据作为输入，得到的预测结果将其编写成机械臂的控制机械臂的控制指令，实现机械臂的控制。
3. 研究计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
（3）第6－9周：研究角度预测方法，并在matlab中仿真实现并验证其可行性。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] jiang n., rehbaum h., vujaklija i., etal. intuitive, online, simultaneous, and proportional myoelectric control overtwo degrees-of-freedom in upper limb amputees[j]. neural systems andrehabilitation engineering, ieee transactions on, 2014, 22(3): 501-510.
[2] q. ding, j. ha, x. zhao. continuousestimation of human multi-joint angles from semg using a state-space model [j].ieee transactions on neural systems and rehabilitation engineering, 2017,25(9):1518-1528.
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