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J-GLOBAL ID：201802275492913725   整理番号：18A0444223

手首運動分類のための立方体雑音除去を用いたsEMG信号の増強【Powered by NICT】

sEMG signal enhancement using cubical denoising for wrist movement classification

著者 (4件)： Rizvi Baqar A. (Department of Electronics Engineering, Aligarh Muslim University, Aligarh India) ,  Farooq Omar (Department of Electronics Engineering, Aligarh Muslim University, Aligarh India) ,  Iqbal Sadaf (Department of Electrical Engineering, Aligarh Muslim University, Aligarh India) ,  Khan Abid A. (Department of Mechanical Engineering, Aligarh Muslim University, Aligarh India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSP  ページ： 0167-0170  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,表面筋電図(sEMG)信号を用いた異なる手首運動を分類するための研究でなされた開発を提示した。内で議論戦略は,手首の動きとして異なるクラスを分類するためのパターン認識の概念を用いた。記録中のsEMGに含まれる雑音の影響を最小化するために,ウェーブレット雑音除去は,Daubechiesマザーウェーブレットを用いて実装した。は,以前の研究と比較して,最高の結果を提供しているソフトしきい値処理のための立方体関数を採用した。スペクトル特徴,反射係数と共にWilson振幅と他の特徴を抽出し,提供した線形分類器にした。雑音除去を適用した場合,これらの実験から計算された結果は,与えられた特徴を用いてより優れた認識性能を示した。四手首運動の同定のための得られた最大分類精度は,以前の研究に比べてが非常に重要である98.5%であった。Copyright 2018 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 ,  線形性 ,  反射率 ,  パターン認識 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 分類精度 ,  スペクトル特徴 ,  閾値処理 ,  ウェーブレット雑音除去 ,  表面筋電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 手首 ,  運動 ,  分類 ,  立方体 ,  雑音除去 ,  増強