基于ARM的肌电假肢手控制器

摘要：

由于肌电假肢手大多基于阈值的张、合控制,并存在操作灵活性差等问题,提出一种基于ARM的肌电假肢手控制器设计方案.采用ARM核STM32处理器作为主控芯片,通过2路A/D采集手臂尺侧腕屈肌和桡侧腕屈肌的肌电信号,分别提取时域和频域上的4种特征值,并采用BP神经网络分类算法实现对5种手掌动作模式的在线实时识别.实验结果表明,该控制器对5种动作的整体在线识别率可达97％,且符合实时性要求,很好地满足了残疾人假肢手控制的需求.

关键词：ARM、肌电信号、特征提取、BP神经网络、实时假肢控制

所属期刊栏目：20

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2014-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：442-449