基于ART2神经网络的手势动作SEMG信号模式识别研究的开题报告1.研究背景随着科技的不断发展，手势识别技术已经广泛应用在人机交互、智能家居、虚拟现实等领域，并且成为未来智能化发展的重要方向之一。其中，手势识别技术中的信号模式识别是其中非常重要的一环。表面肌电信号（SurfaceElectromyography，SEMG）是一种无创测量人体肌肉运动的技术，是手势识别中常用的信号源之一。本研究的目的是探究基于ART2神经网络的手势动作SEMG信号模式识别技术。2.研究内容本研究将以手势识别技术中的信号模式识别为主要研究内容，采用ART2神经网络理论，将信号波形作为输入，通过神经网络的学习和训练来建立手势动作的识别模型。其中，将首先对ART2神经网络进行详细介绍，并且在此基础上展开手势信号模式识别实验与结果分析。具体来说，将从以下几个方面进行研究：(1)SEGM信号采集与处理技术，采用肌肉表面电极采集手势动作信号，使用MATLAB对信号进行滤波、增益去噪、特征提取等处理。(2)ART2神经网络，基于其原理引入建立SEMG信号模式识别模型，详细介绍ART2神经网络运作机制、特点和应用。(3)实验与分析，采用多个手势动作进行数据采集，在ART2神经网络下进行学习与训练，并对实验结果进行分析和评价。3.研究意义近年来，手势识别技术得到了快速发展。该技术在人机交互、虚拟现实、游戏等方面具有重要应用价值。本研究可为手势识别技术的进一步完善提供参考，同时将探究性地研究基于ART2神经网络的手势动作SEMG信号模式识别方法，可为基于SEMG信号的手势识别技术提供一种新的理论支撑，具有一定的应用前景。4.研究方法本研究将实验和理论相结合。通过对手势动作SEMG信号的采集和处理，建立ART2神经网络，进行信号模式的学习和训练，并对实验结果进行分析。根据分析结果，不断优化模型以获取更好的识别准确率。5.研究计划(1)阶段1：文献调研和理论探讨（2周）主要从手势识别技术、SEMG信号采集与处理技术、神经网络理论等多个方面进行文献调研和理论探讨，对相关领域的研究现状和研究趋势进行分析。(2)阶段2：手势动作SEMG信号采集与处理（4周）通过肌肉表面电极采集实验样本中的手势动作SEMG信号，并使用MATLAB对得到的信号进行滤波、增益去噪、特征提取等处理，规范实验数据。(3)阶段3：ART2神经网络建立与优化（4周）在MATLAB环境下建立ART2神经网络，通过学习和训练，建立手势动作SEMG信号的识别模型。通过不断优化神经网络参数，在实验数据上寻求更优的识别准确率。(4)阶段4：实验与结果分析（4周）按照预先设定的测试计划对手势动作识别模型进行验证，并对实验结果进行分析和评价，通过分析结果不断优化模型以获得更好的实验效果。(5)阶段5：论文撰写和答辩准备（4周）根据研究成果撰写毕业论文，并进行答辩准备。6.参考文献[1]林延明,杨俊德,侯立国.基于表面肌电信号的人手势识别技术研究[J].自然杂志,2017,39(12):101-104.[2]王兆婷,罗学民.基于神经网络的表面肌电信号模式分类[J].控制工程,2007,14(4):366-370.[3]MiyoshiT,OhkiM.AART2neurainetworkbasedondoublefuzzyuptateequationanditsexperimentalverification[J].IEEETransactionsonNeuralNetworks,2002,13(2):227-234.[4]王建津,李守皋,黄成德.基于ART网络的肌电手势识别系统[J].计算机工程与设计,2008,29(17):4161-4164.