博碩士論文 973203079 完整後設資料紀錄

DC 欄位 語言
DC.contributor機械工程學系zh_TW
DC.creator吳景弘zh_TW
DC.creatorChing-hung Wuen_US
dc.date.accessioned2010-7-13T07:39:07Z
dc.date.available2010-7-13T07:39:07Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttp://ir.lib.ncu.edu.tw:444/thesis/view_etd.asp?URN=973203079
dc.contributor.department機械工程學系zh_TW
DC.description國立中央大學zh_TW
DC.descriptionNational Central Universityen_US
dc.description.abstract本研究主要在設計與實現一套肢體同動機械手臂系統用來驗證以肌電訊號控制機械手臂的可行性,並作為穿戴式機械骨骼系統的先期研究。EMG(electromyography)訊號是肌肉在收縮運動中產生的一種類比生理訊號,此訊號會依人體不同的動作而產生不同的變化,因此利用肌電訊號作為義肢或機械手臂的控制命令,是相當直接的方法。 本研究是使用數位訊號處理器(TMS320F2812)實現肌電訊號的訊號處理、扭力估測、角度估測與機械手臂運動控制,讓機械手臂可以實現使用者想要完成的動作和指令,達成機械手臂能夠跟隨使用者手臂動作的目的,也意味著未來應用於穿戴式機械骨骼系統時,機械手臂能幫助病患作想要的動作,使其生活更加便利。 zh_TW
dc.description.abstract本研究主要在設計與實現一套肢體同動機械手臂系統用來驗證以肌電訊號控制機械手臂的可行性,並作為穿戴式機械骨骼系統的先期研究。EMG(electromyography)訊號是肌肉在收縮運動中產生的一種類比生理訊號,此訊號會依人體不同的動作而產生不同的變化,因此利用肌電訊號作為義肢或機械手臂的控制命令,是相當直接的方法。 本研究是使用數位訊號處理器(TMS320F2812)實現肌電訊號的訊號處理、扭力估測、角度估測與機械手臂運動控制,讓機械手臂可以實現使用者想要完成的動作和指令,達成機械手臂能夠跟隨使用者手臂動作的目的,也意味著未來應用於穿戴式機械骨骼系統時,機械手臂能幫助病患作想要的動作,使其生活更加便利。 en_US
DC.subject最小平方法zh_TW
DC.subject最陡坡降法zh_TW
DC.subject肌電訊號zh_TW
DC.subject機械手臂zh_TW
DC.subject模糊類神經網路zh_TW
DC.subjectFuzzy-Neural Networken_US
DC.subjectLSEen_US
DC.subjectSteepest Descenten_US
DC.subjectRoboticsen_US
DC.subjectEMGen_US
DC.title模糊類神經基於肌電訊號控制肢體同動機械手臂之研究zh_TW
dc.language.isozh-TWzh-TW
DC.titleNeuro-Fuzzy of EMG-based upper-limb motion synchronization robot arm systemen_US
DC.type博碩士論文zh_TW
DC.typethesisen_US
DC.publisherNational Central Universityen_US

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