TAILIEUCHUNG - báo cáo hóa học: " Study of stability of time-domain features for electromyographic pattern recognition"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Study of stability of time-domain features for electromyographic pattern recognition | Tkach et al. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 2010 7 21 http content 7 1 21 J NER JOURNAL OF NEUROENGINEERING AND REHABILITATION RESEARCH Open Access Study of stability of time-domain features for electromyographic pattern recognition Dennis Tkach 1 2 He Huang 1 3 and Todd A Kuiken1 4 Abstract Background Significant progress has been made towards the clinical application of human-machine interfaces HMIs based on electromyographic EMG pattern recognition for various rehabilitation purposes. Making this technology practical and available to patients with motor deficits requires overcoming real-world challenges such as physical and physiological changes that result in variations in EMG signals and systems that are unreliable for long-term use. In this study we aimed to address these challenges by 1 investigating the stability of time-domain EMG features during changes in the EMG signals and 2 identifying the feature sets that would provide the most robust EMG pattern recognition. Methods Variations in EMG signals were introduced during physical experiments. We identified three disturbances that commonly affect EMG signals EMG electrode location shift variation in muscle contraction effort and muscle fatigue. The impact of these disturbances on individual features and combined feature sets was quantified by changes in classification performance. The robustness of feature sets was evaluated by a stability index developed in this study. Results Muscle fatigue had the smallest effect on the studied EMG features while electrode location shift and varying effort level significantly reduced the classification accuracy for most of the features. Under these disturbances the most stable EMG feature set with combination of four features produced at least higher classification accuracy than the least stable set. EMG autoregression coefficients and cepstrum coefficients showed the most robust classification performance of all studied .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.