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2 K最近的邻居
3.3支持向量机9
3.4高斯分类器11
3.5硬件12
3.6软件12
3.7双极设置13
3.8电极放置13
4实验15
4.1特点…………15
4.2寻找肌肉位置…………15
4.3前臂设置…………19
4.4结果23
4.5讨论29
5结论和未来工作32
参考文献33
三
图和表
图表列表
1.1机械驱动的开源3D打印假手。2.
2.1神经元的组织[1]。3.
2.2动作电位：2.2a表示静息电位的方向。轴突内部带电
负的，因此内轴突和外轴突之间的电压−70毫伏。2.2b说明了
轴突内动作电位的传递。（图形必须从上到下解释）(
从左到右传输）2.2c说明了电流电势
在时间上。VS=阈值，VRP=静息电位[1]动作电位过程。4.
2.3传递神经元释放神经递质以触发接收神经元中的动作电位。
[1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.4骨骼肌的组织[1]。5.
2.5肌电信号是电机单元动作电位的组成[2]。6.
2.6两种不同的测量程序。6.
2.7肌肉收缩的原始肌电图信号[3]。6.
3.1此图说明了如何使用高斯函数近似原始信号。9
3.2该图说明了将两个类加（+）和减（-）分开的超平面。这是一个
例如二维情况。圈出的数据点是支持向量[4]。超平面
由w描述⊤x+b=0，边距宽度d=2m
||w||…………10
3.3 32位OpenBCI板[5]。12
3.4设置14
4.1前臂肌肉的解剖学[6]。17
4.2前臂顶部…………18
4.3实验期间测量并分类了四种不同的手部运动。最下面一行
显示了相关的机器人运动。19
4.4此图显示了不同的处理和分类组合。12条路径中的每一条都是一条
结合体每个信号由截止频率为45Hz和50Hz的阻带滤波。KNN有
已申请K∈ {1, 2, 4,8}. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.5此图显示了未乘以权重的（x）函数。x轴表示数字
y轴表示电压，单位为μV。（x）的数目为d＝20。每个（x）是高斯
分布，2=0.05。期望值均匀分布在x轴上。20
4.6该图将原始肌电信号与拟合曲线w进行比较⊤（x）21
4.7不同的噪音水平取决于位置。22
4.8此图显示了前臂设置的原始测量值。这些行代表了
升序（见图4.2）。列按字母顺序表示移动（请参见
图4.3）。每个图表都显示了取决于样本的电压。样品数量为750
采样率为250Hz，持续时间为3秒。注：每种颜色代表一次试验。24
4.9此图显示了前臂设置的带通滤波测量。这些行表示
肌肉按升序排列（见图4.2）。这些列按字母顺序表示移动
（见图4.3）。每个图表都显示了取决于样本的电压。样品数量为750
采样率为250Hz，持续时间为3秒。注：每种颜色代表一次试验。
带通滤波器截止频率：0.2Hz和124Hz…………25
4.10此图说明了前臂设置的带通滤波测量。这些行表示
肌肉按升序排列（见图4.2）。这些列按字母顺序表示移动
（见图4.3）。每个图表都显示了取决于样本的电压。样品数量为750
采样率为250Hz，持续时间为3秒。注：每种颜色代表一次试验。
带通滤波器截止频率：10Hz和124Hz…………26
四
4.11此图说明了前臂设置的带通滤波和RMS测量。行
以升序表示肌肉（见图4.2）。这些列表示
按字母顺序排列（见图4.3）。每个图表都显示了取决于样本的电压。这个
采样数为750，采样率为250Hz，持续时间为3秒。注：每个
颜色代表试验。带通滤波器的截止频率：10Hz和124Hz。窗口长度
均方根：30…………27
4.12本图说明了使用两个预处理步骤的不同分类器的精确度
带通和带通+权重空间。滤波器参数：0.2Hz，124Hz。28
4.13本图说明了使用两个预处理步骤的不同分类器的精确度
带通和带通+权重空间。滤波器参数：10Hz、124Hz。28
4.14本图说明了预处理步骤和分类器训练的流程。29
4.15带通上的SVM、GC、KNN（K=1）、KNNN（K=2）、K1（K=4）和KNN的混淆矩阵
过滤+RMS数据集。预处理=预测类，act.=实际等级…………..30
4.16具有RMS的SVM、KNN和GC的精度。31
4.17本图说明了最终预处理步骤。SVM、KNN（K=1）和KNN
被确定为最佳分类器。31
表格列表
3.1本表说明了一条消息的数据格式。字节1是起始字节，字节33是停止字节。这个
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