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J-GLOBAL ID：201702246368780020   整理番号：17A1358249

カーネルリッジ回帰を用いた筋電図からの手首運動の3自由度の推定【Powered by NICT】

Estimation of three degrees of freedom of wrist movement from electromyogram using Kernel Ridge Regression

著者 (4件)： Bakshi Koushik (Advanced Technology Development Center, IIT Kharagpur IND) ,  Biswas Satarupa (Advanced Technology Development Center, IIT Kharagpur IND) ,  Manjunatha M. (School of Medical Science & Technology, Indian Institute of Technology, Kharagpur, India - 721302) ,  Kumar C.S. (Mechanical Engineering Dept, Indian Institute of Technology, Kharagpur, India - 721302)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NER  ページ： 130-133  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： 本研究では,表面筋電図(sEMG)信号から3自由度(DoF)手首運動の予測のための非線形カーネルベース回帰法の適用について述べた。,二つの半円形運動軌跡を用いた,多重自由度は遊離手首運動に関与していると運動プロファイルの末端近傍手首の全三DoFが関与している。以前の研究と比較してこの運動プロファイルは遊離および非拘束手首運動とであり,現実の複雑な運動状況と密接に関連しているという事実に新しい。提案した方法は,運動センサ,sEMGからなる既知のデータセットから被験者の手首運動プロファイルを学習を必要とし,次に,同一被験者からのみsEMGの新しい未知のデータセットから運動プロファイルを予測するために試みた。交差検証段階と新しいデータのためのデータの予測精度を示した。の実用的な状況におけるとしてフリーハンド運動の条件を考慮しているので予測の精度は後者の場合に不良であるが示した結果である人工の多重自由度とは無関係に,比例と同時制御を開発の焦点を考慮した非常に有意であった。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： *筋電図 ,  多重化 ,  *自由度
準シソーラス用語： 予測精度 ,  被験者 ,  モーションセンサ ,  運動軌道 ,  表面筋電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： カーネル ,  リッジ回帰 ,  筋電図 ,  手首 ,  運動 ,  3自由度 ,  推定