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J-GLOBAL ID：201802238735372425   整理番号：18A1480644

再構成可能アーキテクチャ上の不動点分解による表面EMG分類器のロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Robustness of Surface EMG Classifiers with Fixed-Point Decomposition on Reconfigurable Architecture

著者 (4件)： Cerina Luca ,  Franco Giuseppe ,  Cancian Pierandrea ,  Santambrogio Marco D.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IPDPSW  ページ： 146-153  発行年： 2018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： 現在まで,補綴機構の制御と表面電気泳動(sEMG)信号の分類は,取得された信号の全体的品質,電極の数と位置,それらの間の望ましくない雑音またはクロストークのような複数の因子によって大きく影響される。この理由のために,技術的最先端は,信号チャネルの独立成分分析(ICA)分離非負行列因数分解(NMF)分解のようなより複雑な技術に対して,上述の問題を被ることができる低次特徴(例えば,Median絶対値およびスペクトル特徴)の解析から動いている。後者は,協調運動パターン(筋肉協力と呼ばれる)で構築された中枢神経系(CNS)レベルでの筋肉の高次モジュール制御を仮定し,標準sEMG制御装置により与えられた電極当たりの自由度(DoF)の限界を除去する。残念ながら,補綴物におけるそのような技術の利用は,それらの計算複雑性により制限され,それらを研究所と嵩高い処理システムに制限し,動力消費とデバイスサイズを最小化しながら,運動制御に必要な精度と速度のレベルを達成する新しいアルゴリズムとハードウェア実装を求める。本論文では,8電極sEMG記録から筋肉相乗作用を抽出するFPGAベースのリアルタイムNMFプロセッサを提示した。NMFアルゴリズムの実行は,計算速度を増加させ,使用されるDSPの量を最小化するために,固定小数点アーキテクチャを用いて完全に実行される。次に,固定小数点計算によって与えられた精度の劣化を定量化し,どの機構がよりロバストであるかを理解するために,NMF固定点分解を2つのソフトウェア,すなわちサポートベクトルマシン(SVM)とニューラルネットワークに供給した。予備的な結果は,浮動小数点または固定小数点演算を用いて得られた分類結果の間に顕著な差はないことを示した。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： サポートベクトルマシン ,  クロストーク ,  チャネル ,  補綴 ,  ソフトウェア ,  自由度 ,  *計算機アーキテクチャ ,  演算プロセッサ ,  ニューラルネットワーク ,  独立成分分析 ,  *不動点 ,  雑音 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実時間 ,  非負行列因子分解 , 【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 (6件)： 再構成可能アーキテクチャ ,  不動点 ,  分解 ,  EMG ,  分類器 ,  ロバスト性