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J-GLOBAL ID：201502206659432460   整理番号：15A0989799

EMG信号を用いたフォールトトレラント分類に基づく認識手の動き【Powered by NICT】

Recognizing Hand Motions Based on Fault-tolerant Classification with EMG Signals

著者 (3件)： Ding Qichuan (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation, Chinese Acad. of Sciences, Shenyang) ,  Zhao Xingang (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation, Chinese Acad. of Sciences, Shenyang) ,  Han Jianda (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation, Chinese Acad. of Sciences, Shenyang)
資料名： Jiqiren  (Jiqiren)
巻： 37  号： 1  ページ： 9-16  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2055A  ISSN： 1002-0446  CODEN： JIQIER  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)

抄録/ポイント： 筋電界面系における切断/損傷電極とデータ伝送遮断に起因する断層/欠落データ問題の観点から,混合正規分布モデルに基づくEMG(筋電図)フォールトトレラント分類法を提案し,これを用いて不完全データ試料はEMG特徴試料における故障/欠測データの補完を除去するまたは条件意味により分類できる。提案した方法は,五種類の手の動きの認識に適用した。実験結果は,提案した方法が従来の零と平均インピュテーション法によるそれよりもより高い認識精度を提供できることを示した。最後に,筋電義手プラットフォームはフォールトトレラント分類機構を取り込むことにより開発した,オンライン実験は,提案した方法が筋電インタフェイスシステムのロバスト性を効果的に改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  界面 ,  故障 ,  電極 ,  筋電図 ,  *フォールトトレランス
準シソーラス用語： オンライン ,  認識精度 ,  Gauss混合モデル ,  遮断 ,  データ伝送 ,  筋電信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： EMG ,  フォールトトレラント ,  分類 ,  動き