專利名稱：最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器及其濾波方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于微創(chuàng)醫(yī)療輔助設(shè)備技術(shù)和智能控制領(lǐng)域，尤其涉及最小二乘支持向量 機(jī)及基于該設(shè)備的微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人的自適應(yīng)濾波方法；
背景技術(shù)：
微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)作為醫(yī)療機(jī)器人在微創(chuàng)外科(MIS)中最為熱點(diǎn)的應(yīng)用之一， 現(xiàn)已成為一個蓬勃發(fā)展的新領(lǐng)域，微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)是醫(yī)學(xué)技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合的 典型產(chǎn)物，它的成功應(yīng)用使得微創(chuàng)手術(shù)在精確度、可靠性和操控性方面取得了極大的改善。微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人技術(shù)的成功應(yīng)用帶來了外科手術(shù)模式的革命，從而極大地提高了 微創(chuàng)手術(shù)的質(zhì)量和效率，然而在一些需要操作者手部直接介入的微創(chuàng)手術(shù)中，由于操作者 手部存在不等程度的震顫，降低了手術(shù)的精確度和穩(wěn)定性，影響了微創(chuàng)手術(shù)的質(zhì)量，震顫作 為一種疊加在期望信號上的隨機(jī)的類周期振蕩信號，主要分為生理震顫和病理震顫，通常 表現(xiàn)在人的頭部和四肢，對于具有高精度要求的微創(chuàng)手術(shù)，震顫的影響已成為不可忽略的 因素，盡管遙感機(jī)器人系統(tǒng)可降低震顫的影響，但其實(shí)時性能目前無法超越手部直接介入 式主從微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)(如圖1所示)，為此，手部震顫問題引起了國內(nèi)外學(xué)者和研究 機(jī)構(gòu)的關(guān)注；當(dāng)前在震顫抑制這一領(lǐng)域已有很多學(xué)者做了相關(guān)的研究，其中具有代表性的成果 諸如Riley和Rosen采用八階巴特沃斯濾波器實(shí)現(xiàn)震顫的抑制，但濾波器的濾波帶寬為固 定的閥值，無法動態(tài)地完成震顫信號的濾除，同時模擬式濾波器存在滯后效應(yīng)，無法滿足實(shí) 時性要求Jing Zhang和Fang Chu提出采用三階線性隨機(jī)自回歸(AR)模型實(shí)現(xiàn)震顫信號 的實(shí)時建模和預(yù)測，但其實(shí)現(xiàn)的前提為震顫是一種線性高斯隨機(jī)過程，因此不能客觀地描 述手部震顫行為；Cameron N. Riviere和Nitish V. Thakor提出采用基于權(quán)值的線性傅里 葉均衡器(Weighted-frequency Fourier Linear Combiner, WFLC)從頻率、振幅和相位三 個角度對震顫信號建模，輸出與震顫信號的幅值和頻率相同，但相位相反的補(bǔ)償信號，再將 此與操作者手部實(shí)際輸入信號相疊加就實(shí)現(xiàn)了震顫信號的濾波，此方法在精度和實(shí)時性方 面都有很好的效果，但WFLC也是一種多層感知器(Multilayer Perception, MLP)結(jié)構(gòu)，故 也具有多層感知器結(jié)構(gòu)所存在的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明主要是針對上述微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)中存在的不足，提出了一種新的面 向微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人的最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support VectorMachines, LS-SVM)自適應(yīng)濾波方法，該方法充分利用了最小二乘支持向量機(jī)對于小樣本數(shù)據(jù)和高維 數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢，可更為精確地對手部震顫信號建模和預(yù)測，很好的濾除手部震顫信號，從 而提高微創(chuàng)手術(shù)的精確度和穩(wěn)定性。本發(fā)明中最小二乘支持向量機(jī)采用風(fēng)險結(jié)構(gòu)最小化原則，將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為求解 線性方程組，并得到唯一的全局最優(yōu)解，從而提高了震顫濾波的精確性，其技術(shù)解決方案為一種最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器，包括六自由度慣性測量模塊、震顫濾波模塊、 運(yùn)算控制模塊和主操作手驅(qū)動模塊，其中所述六自由度慣性測量模塊由三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊組成， 實(shí)現(xiàn)操作者手部輸入信號的量化；所述震顫濾波模塊采用最小二乘支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)操作者手部震顫信號的建 模，并產(chǎn)生與震顫信號的幅值和頻率相同但相位相反的補(bǔ)償信號，通過該補(bǔ)償信號與實(shí)際 受擾信號相疊加來實(shí)現(xiàn)震顫濾波；所述運(yùn)算控制模塊實(shí)現(xiàn)濾波裝置中的模數(shù)轉(zhuǎn)換、逆運(yùn)動學(xué)計算及其關(guān)節(jié)控制；所述主操作手驅(qū)動模塊包含功率放大器和壓電驅(qū)動單元，驅(qū)動主操作手按照操作 者所期望的軌跡運(yùn)動；所述六自由度慣性測量模塊依次通過運(yùn)算控制模塊中的模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、帶寬濾波 器和位姿采集模塊與震顫濾波模塊連接，該震顫濾波模塊依次通過運(yùn)算控制模塊中的單關(guān) 節(jié)控制器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器(D/A)與主操作手驅(qū)動模塊中的功率放大器連接；上述最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，包括以下步驟步驟一通過慣性測量單元中的三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊分別
測量出操作者手部在空間中的三維加速度信號；;，) ，■; 和三維角速度信號K么；步驟二 通過模數(shù)轉(zhuǎn)換單元(A/D)將所測得的模擬信號轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能夠處理的 數(shù)字信號，之后用帶寬濾波器濾除該信號中由測量模塊所引起的時鐘噪聲信號，位姿采集 模塊再從經(jīng)由帶寬濾波器處理之后的信息中采集手術(shù)操作者手部的位姿信號即空間位置 信號x，y，z和空間旋轉(zhuǎn)角信號0X，0y，0Z，得到空間位置信號和空間旋轉(zhuǎn)角信號；步驟三將步驟二得到的空間位置信號和空間旋轉(zhuǎn)角信號作為震顫濾波模塊的輸 入量，通過最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器對震顫行為進(jìn)行離線建模，輸出震顫信號的 估計值即X'，y' z'和e' x, e ‘ y, e ‘ z，將此估計值取反作為震顫的補(bǔ)償信號與位 姿采集模塊采集的位姿信息相疊加完成手部震顫行為的濾波；步驟四經(jīng)過濾波處理的手術(shù)操作信號由計算機(jī)控制系統(tǒng)中的運(yùn)算控制模塊對其 進(jìn)行逆運(yùn)動學(xué)計算得到關(guān)節(jié)變量X ”…，，并由單關(guān)節(jié)控制器來對其控制，然后將單關(guān) 節(jié)控制器輸出的信號轉(zhuǎn)變?yōu)槟M電壓信號V”…，vn傳送給功率放大器，最后通過壓電驅(qū)動 器來驅(qū)動主操作手；上述步驟二中的帶寬濾波器的頻段優(yōu)選為2. 5Hz 50Hz ；實(shí)現(xiàn)該濾波方法的算法包括以下步驟步驟一采用已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集{(S,.，/!,.)}；^* G鏟是 維輸入矢量，其中而= (Si，Sh，…，Si_n)，叫G R為其對應(yīng)的輸出量；步驟二 根據(jù)Suykens的最小二乘支持向量機(jī)理論(Least Squares SupportVector Machines, LS-SVM)可知首先將輸入矢量通過非線性函數(shù) ( )映射到 高維特征空間F，從而將非線性函數(shù)回歸問題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性回歸，在特征空間里采 用如下表達(dá)式估計未知的非線性函數(shù)，即 n(k) = cJ^S) +b, “ eF，bGR
其中co和b為待定參數(shù)；
步驟三=LS-SVM的優(yōu)化問題可定義為
1 N min7(it;,e) =C > 0
Λ，fiO^^
<",e2
滿足等式約束，即 η, = ωτφ (Sj+b+e,, i = 1,2, ...，N
其中目標(biāo)函數(shù)的第一項(xiàng)對應(yīng)于模型的泛化能力 目標(biāo)函數(shù)的第二項(xiàng)代表了模型的精確性； 正常數(shù)C是模型泛化能力和精度之間的一個折中參數(shù)； ei是第i個數(shù)據(jù)的實(shí)際輸出和預(yù)測輸出間的誤差； 步驟四定義步驟三中優(yōu)化問題的Lagrange函數(shù)，即
N
L(co，b’e;a) = 3{ω, ) -J^ai {cJ(p{S t) + b + ei - η；}其中，αi G R，(i = 1，2，···，Ν)為 Lagrange 因子，在 LS-SVM 的表達(dá)式中 Qi^O5步驟五對步驟四中的Lagrange函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，根據(jù) KKT (Karush-Khum-Tucker，KKT)條件，分別求 Lagrange 函數(shù)變量 ω、b、ei、Qi 的偏微分， 并令其為零
QLN— = 0=> W=Y;) OiO
QLN— = 0= J^cr1 =0
◎b,·=ι
dL- = O^ CXi=CeiI = 1,2, ...，N Oei
dL =0=> wT^Si) + b + ei~ni=0
Qai
由α i = Cei可知，只要ei不為零，Lagrange因子就不為零，因此，LS-SVM就失去 了稀疏性；步驟六通過以上步驟，將優(yōu)化問題變?yōu)榍缶€性方程組，整理步驟五中的方程組， 消去變量ω和ei，得到矩陣形式為其中向量η = Qvn2,…，nN]T，T = [1，1，..·，1]Γ，α =[α1，α2，…，αΝ]τ，Ω 是-個NXN對稱矩陣，即Qij = φ (Si)1 Φ (Sj)τ = K(Si Sj) i，j = l，2，...，N其中K( ·，·)為核函數(shù)，步驟七假設(shè)步驟六中所得矩陣可逆，且令
01'b"0"—> 1Ω+C"1/αη
7則參數(shù)α和b的解析解可表示如下
步驟八由步驟七中參數(shù)α和b的解析解表達(dá)式可得LS-SVM模型表達(dá)式為

5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，其特征 在于步驟六中所述核函數(shù)K( ，·)采用徑向基(RBF)核函數(shù)，即足(S，Sy)= eXp|-i^^L|其中σ2為核函數(shù)的核寬度。本發(fā)明充分利用了最小二乘支持向量機(jī)對于小樣本數(shù)據(jù)和高維數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢， 可更為精確地對手部震顫信號建模和預(yù)測，很好的濾除手部震顫信號，從而提高微創(chuàng)手術(shù) 的精確度和穩(wěn)定性。


圖1為主從式微創(chuàng)外科手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)總體框圖；圖2為最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器原理框圖；圖3為最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器數(shù)學(xué)模型圖；圖4為最小二乘支持向量機(jī)模型離線訓(xùn)練圖；圖5為LS-SVM模型輸入輸出關(guān)系圖；圖6為操作者手部期望操作信號曲線圖；圖7為操作者手部受震顫影響的手部實(shí)際輸出的操作信號曲線圖；圖8為最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器(LS-SVMAF)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)式自適應(yīng) 濾波器(MLP-AF)對震顫信號濾波的誤差曲線圖；圖9為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)式自適應(yīng)濾波器(MLP-AF)對實(shí)際受擾操作信號的還原曲線 圖；圖10為最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器(LS-SVMAF)對實(shí)際受擾操作信號的還 原曲線具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。本發(fā)明涉及的最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器(Least Squares SupportVector Machines Adaptive Filter, LS-SVMAF)，主要實(shí)現(xiàn)操作者手部震顫信號的 濾除，最大限度地恢復(fù)操作者手部的輸入信息，從而提高微創(chuàng)手術(shù)的精度。如圖2所示，一
Ω種最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器，包括六自由度慣性測量模塊、震顫濾波模塊、運(yùn)算控 制模塊和主操作手驅(qū)動模塊，其中所述六自由度慣性測量模塊由三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊組成， 實(shí)現(xiàn)操作者手部輸入信號的量化；所述震顫濾波模塊采用最小二乘支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)操作者手部震顫信號的建 模，并產(chǎn)生與震顫信號的幅值和頻率相同但相位相反的補(bǔ)償信號，通過該補(bǔ)償信號與實(shí)際 受擾信號相疊加來實(shí)現(xiàn)震顫濾波；所述運(yùn)算控制模塊實(shí)現(xiàn)濾波裝置中的模數(shù)轉(zhuǎn)換、逆運(yùn)動學(xué)計算及其關(guān)節(jié)控制；所述主操作手驅(qū)動模塊包含功率放大器和壓電驅(qū)動單元，驅(qū)動主操作手按照操作 者所期望的軌跡運(yùn)動；所述六自由度慣性測量模塊依次通過運(yùn)算控制模塊中的模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、帶寬濾波 器和位姿采集模塊與震顫濾波模塊連接，該震顫濾波模塊依次通過運(yùn)算控制模塊中的單關(guān) 節(jié)控制器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器(D/A)與主操作手驅(qū)動模塊中的功率放大器連接；本發(fā)明涉及一種適用于微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人的最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波方法， 該方法采用風(fēng)險結(jié)構(gòu)最小化原則，將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為求解線性方程組，并得到唯一的全局 最優(yōu)解，從而提高了震顫濾波的精確性。上述最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，包括以下步驟步驟一通過慣性測量單元中的三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊分別
測量出操作者手部在空間中的三維加速度信號 ；C·，)·; 和三維角速度信號K么；步驟二 通過模數(shù)轉(zhuǎn)換單元(A/D)將所測得的模擬信號轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能夠處理的 數(shù)字信號，之后用帶寬濾波器濾除該信號中由測量模塊所引起的時鐘噪聲信號，位姿采集 模塊再從經(jīng)由帶寬濾波器處理之后的信息中采集手術(shù)操作者手部的位姿信號即空間位置 信號x，y，ζ和空間旋轉(zhuǎn)角信號θχ，ey，θ z，得到空間位置信號和空間旋轉(zhuǎn)角信號；步驟三將步驟二得到的空間位置信號和空間旋轉(zhuǎn)角信號作為震顫濾波模塊的輸 入量，通過最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器對震顫行為進(jìn)行離線建模，輸出震顫信號的 估計值即χ'，ι' ζ'和θ' χ, θ ‘ y, θ ‘ ζ，將此估計值取反作為震顫的補(bǔ)償信號與位 姿采集模塊采集的位姿信息相疊加完成手部震顫行為的濾波；步驟四經(jīng)過濾波處理的手術(shù)操作信號由計算機(jī)控制系統(tǒng)中的運(yùn)算控制模塊對其 進(jìn)行逆運(yùn)動學(xué)計算得到關(guān)節(jié)變量λ ”…，λη，并由單關(guān)節(jié)控制器來對其控制，然后將單關(guān) 節(jié)控制器輸出的信號轉(zhuǎn)變?yōu)槟M電壓信號V1,…，Vn傳送給功率放大器，最后通過壓電驅(qū)動 器來驅(qū)動主操作手；上述步驟二中的帶寬濾波器的頻段為2. 5Hz 50Hz。實(shí)現(xiàn)該濾波方法的算法包括以下步驟步驟一采用已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集{(S,·,巧M^Si e Rn是 維輸入矢量，其中=Si = (Si，Si^1,…，Si_n) , Hi e R為其對應(yīng)的輸出量；步驟二 根據(jù)Suykens的最小二乘支持向量機(jī)理論(Least Squares SupportVector Machines, LS-SVM)可知首先將輸入矢量通過非線性函數(shù)Φ ( ·)映射到 高維特征空間F，從而將非線性函數(shù)回歸問題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性回歸，在特征空間里采 用如下表達(dá)式估計未知的非線性函數(shù)，即
權(quán)利要求
最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器，包括六自由度慣性測量模塊、震顫濾波模塊、運(yùn)算控制模塊和主操作手驅(qū)動模塊，其中所述六自由度慣性測量模塊由三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊組成，實(shí)現(xiàn)操作者手部輸入信號的量化；所述震顫濾波模塊采用最小二乘支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)操作者手部震顫信號的建模，并產(chǎn)生與震顫信號的幅值和頻率相同但相位相反的補(bǔ)償信號，通過該補(bǔ)償信號與實(shí)際受擾信號相疊加來實(shí)現(xiàn)震顫濾波；所述運(yùn)算控制模塊實(shí)現(xiàn)濾波裝置中的模數(shù)轉(zhuǎn)換、逆運(yùn)動學(xué)計算及其關(guān)節(jié)控制；所述主操作手驅(qū)動模塊包含功率放大器和壓電驅(qū)動單元，驅(qū)動主操作手按照操作者所期望的軌跡運(yùn)動；所述六自由度慣性測量模塊依次通過運(yùn)算控制模塊中的模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、帶寬濾波器和位姿采集模塊與震顫濾波模塊連接，該震顫濾波模塊依次通過運(yùn)算控制模塊中的單關(guān)節(jié)控制器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器與主操作手驅(qū)動模塊中的功率放大器連接；
2.權(quán)利要求1所述最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，包括以下步驟 步驟一通過慣性測量單元中的三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊分別測量出操作者手部在空間中的三維加速度信號m 和三維角速度信號K么；步驟二 通過模數(shù)轉(zhuǎn)換單元將所測得的模擬信號轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能夠處理的數(shù)字信號， 之后用帶寬濾波器濾除該信號中由測量模塊所引起的時鐘噪聲信號，位姿采集模塊再從經(jīng) 由帶寬濾波器處理之后的信息中采集手術(shù)操作者手部的位姿信號即空間位置信號X，1, z 和空間旋轉(zhuǎn)角信號0X，0y，0Z，得到空間位置信號和空間旋轉(zhuǎn)角信號；步驟三將步驟二得到的空間位置信號和空間旋轉(zhuǎn)角信號作為震顫濾波模塊的輸入 量，通過最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器對震顫行為進(jìn)行離線建模，輸出震顫信號的估 計值即X' ,1' Z'和e' x, 0 ‘ y, e ‘ z，將此估計值取反作為震顫的補(bǔ)償信號與位姿 采集模塊采集的位姿信息相疊加完成手部震顫行為的濾波；步驟四經(jīng)過濾波處理的手術(shù)操作信號由計算機(jī)控制系統(tǒng)中的運(yùn)算控制模塊對其進(jìn)行 逆運(yùn)動學(xué)計算得到關(guān)節(jié)變量X”…，xn，并由單關(guān)節(jié)控制器來對其控制，然后將單關(guān)節(jié)控 制器輸出的信號轉(zhuǎn)變?yōu)槟M電壓信號V”…，VJ.送給功率放大器，最后通過壓電驅(qū)動器來 驅(qū)動主操作手。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，其特征在 于所述帶寬濾波器的頻段為2. 5Hz 50Hz。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，其特征在 于實(shí)現(xiàn)該濾波方法的算法包括以下步驟步驟一采用已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集{(S,.,%)}。，Si G鏟是11維輸入矢量，其中而=(Si， Sh，…，Si_n)，niGR為其對應(yīng)的輸出量；步驟二 根據(jù)Suykens的最小二乘支持向量機(jī)理論可知首先將輸入矢量通過非線性 函數(shù) ( )映射到高維特征空間F，從而將非線性函數(shù)回歸問題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性回 歸，在特征空間里采用如下表達(dá)式估計未知的非線性函數(shù)， 即n(k) = coT<p(S)+b, ” g F，b g R其中《和b為待定參數(shù)；步驟三LS-SVM的優(yōu)化問題可定義為mm J(co,e) = —a/co + CYef, C > 0w’e2臺滿足等式約束，即(S.)+b+ei, i = 1,2,…，N其中目標(biāo)函數(shù)的第一項(xiàng)對應(yīng)于模型的泛化能力目標(biāo)函數(shù)的第二項(xiàng)代表了模型的精確性；正常數(shù)C是模型泛化能力和精度之間的一個折中參數(shù)；ei是第i個數(shù)據(jù)的實(shí)際輸出和預(yù)測輸出間的誤差；步驟四定義步驟三中優(yōu)化問題的Lagrange函數(shù)，即N由a i = Cei可知，只要ei不為零，Lagrange因子就不為零，因此，LS-SVM就失去了稀 疏性；步驟六通過以上步驟，將優(yōu)化問題變?yōu)榍缶€性方程組，整理步驟五中的方程組，消去 變量《和ei，得到矩陣形式為an其中向量 n =[叫，n2，—, nN]T,T = [l5l,.--,l]r, a = ta i' a 2，…，aN]T, Q 是一個 NXN對稱矩陣，即^ij = (Si)> (Sj)T = K(Si, Sj) i，j = l，2，…，N其中K( ， )為核函數(shù)；步驟七假設(shè)步驟六中所得矩陣可逆，且令
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器的濾波方法，其特征在 于步驟六中所述核函數(shù)K( ， )采用徑向基(RBF)核函數(shù)，即
全文摘要
本發(fā)明提供一種最小二乘支持向量機(jī)自適應(yīng)濾波器，包括六自由度慣性測量模塊、震顫濾波模塊、運(yùn)算控制模塊和主操作手驅(qū)動模塊，其中，六自由度慣性測量模塊由三維加速度傳感模塊和三維角速度傳感模塊組成；震顫濾波模塊采用最小二乘支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)操作者手部震顫信號的建模，并產(chǎn)生與震顫信號的幅值和頻率相同但相位相反的補(bǔ)償信號；運(yùn)算控制模塊實(shí)現(xiàn)濾波裝置中的模數(shù)轉(zhuǎn)換、逆運(yùn)動學(xué)計算及其關(guān)節(jié)控制；主操作手驅(qū)動模塊包含功率放大器和壓電驅(qū)動單元；六自由度慣性測量模塊、震顫濾波模塊和主操作手驅(qū)動模塊通過所述運(yùn)算控制模塊依次電連接。還提供一種濾波方法。本發(fā)明很好的濾除手部震顫信號，從而提高微創(chuàng)手術(shù)的精確度和穩(wěn)定性。
文檔編號A61B19/00GK101972170SQ20101051849
公開日2011年2月16日 申請日期2010年10月22日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月22日
發(fā)明者劉治, 吳啟航, 章云, 蔣海仙 申請人:廣東工業(yè)大學(xué)