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J-GLOBAL ID：201702222180085564   整理番号：17A1396947

限界最尤推定に基づく表面筋電図信号の分散分布解析【Powered by NICT】

Variance distribution analysis of surface EMG signals based on marginal maximum likelihood estimation

著者 (4件)： Furui Akira (Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Higashi-hiroshima, 739-8527 Japan) ,  Hayashi Hideaki (Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Higashi-hiroshima, 739-8527 Japan) ,  Kurita Yuichi (Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Higashi-hiroshima, 739-8527 Japan) ,  Tsuji Toshio (Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Higashi-hiroshima, 739-8527 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 2514-2517  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,確率的EMGモデルに基づく表面筋電図(EMG)信号の分散分布の推定と解析について述べた。一定時間でEMG信号をGauss分布に従うことを仮定して,それらの分散は逆ガンマ分布に従うランダム変数として扱われており,この分散に重畳した雑音を表すことができる。本論文では,EMG信号の限界尤度最大化に基づく分散分布推定を提案した。その精度を検証するために,人工的に生成された信号を用いたシミュレーション実験により,この方法は分散分布成形の広い範囲で高精度の分散分布を推定することができることを示した。測定されたEMG信号を用いた分散分布の解析は,信号依存性雑音を含む筋力と分散分布の間の関係を明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  雑音 ,  筋力 ,  正規分布 ,  *最尤法 ,  Γ分布 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 高精度 ,  分布推定 ,  ランダム変数 ,  *表面筋電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 限界 ,  最尤推定 ,  表面筋電図 ,  分散分布 ,  解析