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摘要：研究的目的是利用人体上肢肌肉的肌电信号来控制机械臂的运动。人体手臂在水平面上做屈伸运动，采集肱二头肌和肱三头肌的肌电信号和肘关节角度信号，对肌电信号进行处理和特征提取，提取的特征值作为一个四层的神经网络模型的输入信号。运用改进后的误差反传学习算法最优化网络各层权值，并使用该神经网络模型来预测人体的肘关节角，使用该预测角来控制机械臂，机械臂的运动与人的肘关节角进行比较，试验结果表明肘关节运动角度与机械臂的运动角度方均根误差小于1°。
关键词：肌电信号
机械臂
神经网络
状态辨识
中图分类号：TH21
国家自然科学基金(50375108)和天津市自然科学基金(033601611)资助项目。20050413收到初稿，20050905收到修改稿
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