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1. 毕业设计（论文）主要内容：
表面肌电信号 (Surface Electromyography,sEMG) 是肌纤维收缩后人体皮肤表面产生的复杂生物电信号,能够在一定程度上反映神经肌肉的活动状态,在临床医学、康复医学等方面具有重要的实用价值。将表面肌电信号应用于康复机器人系统可用于理解患者的主动运动意图。本课题结合康复机器人系统需要，研究基于sEMG的上肢康复动作识别相关算法。使用MATLAB对数据进行处理以及对相关算法结果进行对比分析。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告。
（3）使用Delsys系统采集上肢肌肉信号，采用MATLAB对采集的信号进行分析处理并进行相关算法仿真研究。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：使用Delsys系统采集上肢肌肉数据，并使用MATLAB分析处理数据。
4. 主要参考文献
[1] ADDIN EN.REFLIST Bi, L., et al. A review on EMG-based motor intention prediction of continuous human upper limb motion for human-robot collaboration.Biomedical Signal Processing and Control 51:113-127,2019.
[2]Bai Dianchun,Chen Shutian,Yang Junyou. Upper Arm Motion High-Density sEMG Recognition Optimization Based on Spatial and Time-Frequency Domain Features.[J]. Journal of healthcare engineering,2019.
[3]顾晓婷. 基于表面肌电信号的手势动作识别方法研究[D].哈尔滨工程大学,2019
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