基于上肢表面肌电信号的虚拟人机交互系统设计开题报告

 2024-06-13 23:45:58

1. 本选题研究的目的及意义

虚拟现实技术和人机交互技术近年来发展迅速,为人们提供了更加自然、直观、沉浸式的交互体验。

然而,传统的交互方式如键盘、鼠标、手柄等存在着操作复杂、不够自然等局限性,无法满足人们对高效、便捷、沉浸式交互的需求。

人体生理信号由于其自然性、便捷性,为虚拟现实中人机交互方式变革提供了新的思路,其中,表面肌电信号作为一种易于采集、安全性高的人体生理信号,在虚拟现实人机交互领域展现出巨大潜力。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来,表面肌电信号在人机交互领域的应用研究越来越受到国内外学者的关注,相关研究成果不断涌现。

1. 国内研究现状

国内学者在表面肌电信号识别和人机交互方面取得了一定的研究成果。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容如下:

1. 主要内容

1.表面肌电信号的采集与预处理:研究不同类型表面肌电传感器的工作原理和特点,选择合适的传感器采集上肢表面肌电信号。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法,以工程实践为导向,逐步推进研究工作。


1.文献调研与分析阶段:查阅国内外相关文献,了解表面肌电信号的产生机制、采集方法、处理技术以及特征提取方法,学习虚拟现实技术、人机交互技术等相关知识,为后续研究工作奠定理论基础。

2.系统设计与开发阶段:根据研究内容,设计基于上肢表面肌电信号的虚拟人机交互系统的总体架构,包括硬件平台和软件平台。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面:
1.提出一种基于多传感器融合的表面肌电信号采集方案,以提高信号采集的准确性和稳定性,克服单一传感器采集信号易受干扰的缺点。

2.探索深度学习算法在表面肌电信号特征提取和手势识别中的应用,利用深度学习模型强大的特征学习能力,提高手势识别的精度和鲁棒性,并针对性地设计网络结构,优化模型参数,以提升模型的性能。

3.设计一种自然、直观的虚拟环境交互方式,将手势识别结果与虚拟场景中的物体或角色行为进行映射,增强用户的沉浸感和交互体验。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

7. 参考文献(20个中文5个英文)

1. 李珂,王挺,张雄,等.面向人机交互的表面肌电信号识别与应用[J].电子学报,2021,49(05):994-1005.

2. 宋爱国,王智灵,汪伟,等.基于表面肌电信号的手势识别研究综述[J].智能系统学报,2020,15(03):435-446.

3. 徐龙,王军政,高小榕.基于深度学习的表面肌电信号手势识别研究进展[J].自动化学报,2019,45(11):2032-2048.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文开题报告,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。