【源码】基于Python和C语言的仿生假肢智能控制系统

项目简介

本项目旨在开发一款基于神经网络实现手部活动智能控制的仿生假肢。通过采集肌电信号（EMG），运用深度学习技术，可对假肢进行实时精准控制。项目核心是构建精确的手势识别模型，以实现手部假肢的高效操作，融合了信号采集、数据处理、机器学习、微控制器技术和嵌入式系统等多领域知识与技术。

项目的主要特性和功能

1. 肌电信号采集：借助Myo Armband等传感器获取用户肌电信号。
2. 实时数据处理：对采集到的肌电信号进行实时处理与分析，提取特征数据。
3. 手势识别：利用深度学习算法（如神经网络）对处理后的数据进行训练，识别并分类不同手势。
4. 假肢控制：根据识别出的手势控制假肢完成抓取、释放等动作。
5. 系统监控：监控假肢的电池电量、传感器状态等，确保系统稳定运行。
6. 用户交互：支持通过键盘或触摸屏进行交互，方便用户控制整个系统或调整参数。

安装使用步骤

安装步骤

1. 准备硬件，如肌电传感器、微控制器、假肢等。
2. 安装必要的软件和库，如Python、TensorFlow等。
3. 下载项目源码文件并解压，放置到指定文件夹。
4. 根据文档配置相关参数，如神经网络模型、控制参数等。
5. 编译并烧录嵌入式系统的代码。
6. 连接硬件，进行测试和调试。

使用步骤

1. 启动系统，开始采集肌电信号。
2. 通过神经网络识别手势。
3. 根据识别结果控制假肢动作。
4. 利用键盘或触摸屏进行系统设置和监控。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】