【摘 要】
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该课题提出建立一种开环刺激信号的自动生成系统,利用神经网络的自学习自校正的能力,使之能根据第一患者的特点,产生优化的控制刺激信号.通过对人体肢体运动动力学系统逆特性
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该课题提出建立一种开环刺激信号的自动生成系统,利用神经网络的自学习自校正的能力,使之能根据第一患者的特点,产生优化的控制刺激信号.通过对人体肢体运动动力学系统逆特性的学习和对运动指令的辨识的两个过程的循环训练,很好地模拟人体中枢神经系统生成正确的FES刺激信号.该课题的主要工作及成果是:以生理学、动力学和动物实验知识为基础,建立符合截瘫患者运动特点的关节模型,利用稳态刺激信号、动态阶跃信号和优化运动刺激信号测试模型的静态、动态特性和生理可行性.虽然关键模型对实际生理系统作了较大简化,但在进行系统仿真时能够表达出基本的运动特征,控制命令与关节稳定角度一一对应,且稳定角度在正常生理范围内,动态运动角度轨迹曲线为S型,速度为非对称的单峰钟型,刺激信号的时序与运动有关等,基本达到了建模的要求.
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