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1. 毕业设计（论文）主要内容：
表面肌电(Surface Electromyography, sEMG)信号是一种蕴含丰富人体运动信息的生物电信号，因其非侵入性和采集技术成熟性在人机交互接口中有着极为广泛的应用。
本课题拟设计一个基于sEMG的肘关节屈/伸自由度角度预测系统，并将预测结果应用于KUKA机械臂的同步比例控制中。
对肘关节屈伸自由度相关肌肉提取的sEMG信号进行预处理、特征提取等操作，获取肌肉激活信息，并利用神经网络构建激活信息与待估计角度之间的非线性关系，从而精确完成肘关节屈伸运动中角度的连续预测估计。
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）完成开题报告及任务书。
（3）构建肘关节屈伸运动中表面肌电信号与关节角度之间的非线性关系，获取激活模型。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
（3）第6－9周：研究角度预测方法，并在MATLAB中仿真实现并验证其可行性。
4. 主要参考文献
[1] Jiang N., Rehbaum H., Vujaklija I., et al.Intuitive, online, simultaneous, and proportional myoelectric control over twodegrees-of-freedom in upper limb amputees[J]. Neural Systems and RehabilitationEngineering, IEEE Transactions on, 2014, 22(3): 501-510.
[2] Q. Ding, J. Ha, X. Zhao. ContinuousEstimation of Human Multi-joint Angles from sEMG Using a State-space Model [J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2017,25(9):1518-1528.
[3] 桂奇政, 孟明, 马玉良, 罗志增. 基于肌肉协同激活模型的上肢关节运动连续估计[J]. 仪器仪表学报，2016, 37(6):1405-1412.
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