虚拟座舱环境头颈部sEMG采集相关肌肉研究

针对虚拟座舱环境下飞行员头部运动实时准确检测问题,在对头部运动特性进行分析的基础上,系统性地总结了人体头颈部sEMG信号采集的相关研究文献。针对头部突然旋转和俯仰运动,通过实验验证已有的sEMG信号采集方法,确定了利用sEMG信号进行头部运动检测时所需要研究的肌肉及准确的肌肉位置标识以及电极放置方法。     

用小波和神经网络相结合的方法识别人体表面肌电信号

以MALTAB语言作为系统设计工具，将小波分析与神经网络相结合分析人体表面肌电信号。对SEMG信号的识别分为3个步骤：数据预处理，特征的提取，设计分类器分类。首先利用小波分析进行消噪，提取特征；然后采用BP神经网路进行分类、识别；最后通过对分类结果的分析与比较，证明小波与神经网络相结合是一种有效的表面肌电信号的模式识别方法。