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J-GLOBAL ID：201802225337776186   整理番号：18A1621622

表面信号に基づく10の上肢運動の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Ten Upper Limb Movements Based on Surface Electromyography Signals

著者 (7件)： Qian Zhifeng (School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Liu Shunli (School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Li Juan (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Advanced Robotics, Soochow University, Collaborative Innovation Center of Suzhou Nano Science and Technology, China) ,  Guo Hao (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Advanced Robotics, Soochow University, Collaborative Innovation Center of Suzhou Nano Science and Technology, China) ,  Huang Ben (Suzhou Ruisheng Rehabilitation Hospital, Suzhou, China) ,  Zhang Hongmiao (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Advanced Robotics, Soochow University, Collaborative Innovation Center of Suzhou Nano Science and Technology, China) ,  Sun Lining (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Advanced Robotics, Soochow University, Collaborative Innovation Center of Suzhou Nano Science and Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBER  ページ： 466-471  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： 多くの患者は,運動能力の欠如または四肢の喪失を被っている。リハビリテーションロボットは,それらをいくつかの運動能力を回復させることを目的としている。将来の潜在的ロボットアーム制御のための表面筋電図(sEMG)信号に基づく10の上肢運動の認識を研究した。sEMGを収集し雑音除去した後,ウェーブレット変換を用いて特徴ベクトルを構築した。10の運動の間の認識率は,8つのチャネルsEMG信号によって明らかにされた96.75%に達し,2つのチャネルsEMGによって96.25%に達した。これは,ロボットアームの更なるリアルタイム制御のための基礎を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音除去 ,  *ロボットアーム ,  運動能力 ,  患者 ,  ウェーブレット変換 ,  チャネル
準シソーラス用語： 実時間制御 ,  認識率 ,  特徴ベクトル ,  表面筋電図 ,  リハビリテーションロボット ,  *上肢運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 上肢運動