1. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要研究基于肌肉协同分析的膝关节角度预测系统。在深入研究肌肉协同提取方法和角度预测模型的基础上，设计出一套基于肌肉协同分析的膝关节角度预测系统，有效实现人体运动过程中膝关节角度的实时预测。论文阐述系统的整体设计方案，通过Matlab验证肌肉协同提取算法和角度预测模型的可行性，最后在VS系统中实现预测角度和实际角度的实时显示。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 查阅不少于15篇（其中近5年的外文文献不少于3篇）的相关资料，完成开题报告（设计的目的及意义至少800汉字；基本内容和技术方案至少400汉字）。
(2)研究肌肉协同的分析方法，建立角度预测模型，利用Matlab对所选取的算法进行可行性验证，并在VS系统中编程实现膝关节角度的实时预测与显示；
(3)完成不少于5000汉字（20000英文印刷符）的英文文献翻译。
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，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：了解表面肌电信号的采集和处理方法，研究肌肉协同分析方法，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
（3）6－9周：研究角度预测方法，基于肌肉协同分析设计出膝关节角度预测系统，并在Matlab中实现各算法，进行系统的可行性验证。
4. 主要参考文献
1.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.
1.Jiang N, Rehbaum H, Vujaklija I, et al. Intuitive, online, simultaneous, and proportional myoelectric control over two degrees-of-freedom in upper limb amputees[J]. Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on, 2014, 22(3): 501-510.
2.Castro M C F, Colombini E L, Junior P T A, et al. sEMG feature evaluation for identification of elbow angle resolution in graded arm movement[J]. Biomedical engineering online, 2014, 13(1): 155.
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