1. 研究目的与意义（文献综述）

随着社会的发展和科学技术的高速进步，人们试图用现代的科学研究来解决一些实际问题和解释一些自然现象。例如我们知道人类是由其他灵长类动物进化而来，而其中从四肢爬行到双腿直立行走的改变无疑是一项重要的进化过程。人体是天然的不稳定系统，通过对自身姿态信息的采集与综合处理，控制肌肉，抵抗扰动来保持稳定站立。现代科学通过肌电信号的方式来探求人体保持直立的机理。这一研究方向一方面有助于对人类自身的了解，更重要的是，人们在生活中难免会有肢体损伤甚至造成行动不便，因此关于肌电信号的研究对医学领域有重大意义，对今后智能假肢等方面有基础引导作用。

近年来，国内外对基于肌电信号（EMG）人体动作的研究日益增多。Suryanarayanan，Ryu等人尝试用EMG信号估计或识别人体上肢的动作。Suryanarayanan等人研究了基于神经网络用肱二头肌的EMG信号估计肘关节角，但其估计值和测量值之间误差达20%，并不理想。Fleischer等人尝试建立EMG信号与膝关节力之间的映射关系，以此来控制膝关节外骨骼的动作。Lee等人用神经网络估计膝关节力矩并以此识别由坐到起立的动作。在对假肢的控制方面，许多学者结合现代的微处理计算机控制技术来智能控制假肢。德国奥托博克公司研制的仿生膝关节C-Leg和英国布莱切福特公司研制的自适应人工腿ADAPTIVE2具有很高的水平。其主要特点：可以及时检测人体不同运动的方式及所处的状态；力传感器与速度传感器分别探测和感应膝关节受力情况和腿的摆动速度。在国内，有学者利用最优化方法设计了六连杆假肢膝关节，该膝关节能够在支撑期保持稳定性的同时，在摆动期内也能与正常人膝关节踝关节的运动轨迹有较好的逼近。相对而言，我国在肌电信号和智能假肢方面的研究起步较晚，与欧美发达国家存在不小的差距。因此，我们更需要关注和重视相关研究。

2. 研究的基本内容与方案

本文通过神经网络预测直立扰动过程中人体肌肉激活因子，探求人体保持直立的机理。肌肉激活因子在一定程度内表征对肌肉的控制，而其又可通过对肌电信号的采集计算获得。

1、 通过实验获取人体下肢emg信号，并进行初步处理。

2、 利用离散小波变换对肌电信号进行分解，获得特征值。

3、 采用bp神经网络对特征矢量进行人体运动模式的识别，并进行预测。

3. 研究计划与安排

1、3月25日前上传开题报告并进行外文翻译。

2、每三周上传一次阶段性报告。

3、4月中旬提交毕业设计论文中期检查报告。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] lloy d g, besier t f. an emg-driven musculoskeletal model to estimate muscle forces and knee joint moments in vivo [j]. journal of biomechanics, 2003, 36(6): 765-776.

[2] vette a h, masani k, nakazawa k, et al.neural-mechanical feedback control scheme generates physiological ankle torque fluctuation during quiet stance[j]. ieee transactions on neural systems and rehabilitation engineering, 2010, 18(1): 86-95.

[3] 于亚萍. 基于表面肌电信号的人体下肢动作识别及关节力矩分析研究[d].苏州大学,2016.