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J-GLOBAL ID:201602277412874956   整理番号:16A1250702

肩Jing部信号認識のためのインテリジェント車椅子制御方法【JST・京大機械翻訳】

A Control Method for Intelligent Wheelchair Based on Neck-Shoulder Electromyography Recognition
著者 (5件):
資料名:
巻: 50  号:ページ: 949-956,962  発行年: 2016年 
JST資料番号: W1060A  ISSN: 1006-2467  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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筋電図信号認識に基づくインテリジェント車椅子システムの制御を実現するために,空間的相関フィルタに基づくウェーブレットエントロピーとエントロピーの特徴抽出と分類法を提案した。人間の肩Jing部の電極の動きを分布させ、マルチチャネル表面の筋電図信号を生成し、閾値比較と移動平均のデータセグメント方法を用いて、活動段の始点と終点を確定し、ウェーブレット変換スケール間の相関フィルタリングに基づき、活動段データのウェーブレットエントロピーとエントロピーの特徴を抽出した。二分木構造を持つ双サポートベクトルマシンマルチクラス分類器を設計し、5種類の動作モードの識別を完成させ、そして予め設定した実験軌跡で知能車椅子に対してテストを行った。結果により、提案方法は人体頭部の左、右回旋、及び肩、左、右肩上提などの動作モードにおいて、筋電信号に対する認識率はいずれも88.75%.%に達したことが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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生体計測  ,  パターン認識 
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