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J-GLOBAL ID：201702242727688598   整理番号：17A1640737

逆ガンマ分布に基づく表面筋電図信号の分散分布モデル【Powered by NICT】

A Variance Distribution Model of Surface EMG Signals Based on Inverse Gamma Distribution

著者 (4件)： Hayashi Hideaki (Institute of Engineering, Hiroshima University, Higashi-hiroshima, Japan) ,  Furui Akira (Graduate School of EngineeringHiroshima University) ,  Kurita Yuichi (Institute of EngineeringHiroshima University) ,  Tsuji Toshio (Institute of Engineering, Hiroshima University, Higashi-hiroshima, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 64  号： 11  ページ： 2672-2681  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 【目的】本論文では,EMG信号の分散分布を表すことができる表面筋電図(EMG)モデルの定式化について述べた。【方法】モデルでは,EMG信号は,各分散値の平均零のGauss白色雑音プロセスに基づいて処理した。EMG信号の分散は逆ガンマ分布に従うランダム変数として,この分散に重畳した雑音の表現を可能にした。周辺尤度最大化に基づく分散分布推定も本論文で概説した。手順は整流と平滑化EMG信号を用いて近似することができ,それによって低い計算コストで実時間で分布パラメータの決定を可能にした。【結果】Aシミュレーション実験を人工的に生成されたEMG信号を用いた分布推定の精度を評価し,提案したモデルの精度は最尤法推定のそれよりも高いことを示す結果を得た。実EMGデータを用いた分散分布の解析は,分散分布と信号依存性雑音の間の関係を示唆した。【結論】ここで報告した研究は,分散分布とそれに関連した分布パラメータ推定法を表すことができる提案された表面筋電図モデルの性能を調べるために行われた。人工と実際のEMGデータを用いた実験により,モデルの有効性を示した。意義:提案したモデルを用いて推定した分散分布は,筋力の推定の可能性を示した。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： 雑音 ,  *モデル ,  シミュレーション ,  定式化 ,  最尤法 ,  パラメータ推定 ,  *Γ分布 ,  白色雑音 ,  平滑化
準シソーラス用語： 実時間 ,  計算コスト ,  分布推定 ,  ランダム変数 ,  *分布モデル ,  *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 (4件)： ガンマ分布 ,  表面筋電図 ,  分散分布 ,  モデル