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基于人体表面肌电信号的手写识别系统设计与实现任务书

 2020-08-07 21:04:40  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

本文主要研究基于表面肌电信号的手写识别系统。

在深入研究表面肌电信号的特征提取和模式分类识别技术的基础上,设计出一套基于表面肌电信号的手写识别系统,实现手写数字0-9的在线识别。

论文阐述系统的整体设计方案,通过matlab离线验证所选特征提取和模式识别算法的可行性,最后在vs系统中编程实现手写数字0-9的在线识别。

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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年的外文文献不少于3篇)。
(2)完成开题报告。
(3)研究表面肌电信号的特征提取和模式识别方法,设计出一套基于表面肌电信号的手写识别系统,利用Matlab对所选取的算法进行可行性验证,并在VS系统中编程实现手写数字0-9的在线识别。
(4)完成不少于15000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作。

(5)正文应包含不少于12幅图(包括:电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等)。

(6)完成毕业设计周志。
(7)完成不低于5000汉字(20000英文印刷符)的教师指定的相关文献的英译汉翻译。

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与处理方法,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

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4. 主要参考文献

1. 袁婷婷. 表面肌电信号处理和模式识别方法研究[D]. 武汉理工大学, 2012
2. 黄淦. 生物表面电信号建模、分析及其在人机交互中的应用[D]. 上海交通大学, 2013
3. Li C, Ma Z, Yao L, et al. Improvements on EMG-based handwriting recognition with DTW algorithm[J]. 2013, 2013:2144-2147.
4. Xing K, Yang P, Huang J, et al. A real-time EMG pattern recognition method for virtual myoelectric hand control [J]. Neurocomputing, 2014, 136: 345-355.
5. Okorokova E, Lebedev M, Linderman M, et al. A dynamical model improves reconstruction of handwriting from multichannel electromyographic recordings[J]. Frontiers in Neuroscience, 2015, 9.

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