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J-GLOBAL ID：201802281805513253   整理番号：18A1749793

下肢表面筋電図信号の次元縮小とマッピング分析【JST・京大機械翻訳】

Dimension Reduction and Mapping Analysis of EMG Signals on Lower Limbs

著者 (5件)： Zhang Yanan (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Jing Yinping (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Chen Linyong (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Song Wei (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Qian Jinwu (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 31  号： 7  ページ： 1046-1053  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 筋電信号の収集と分析は外骨格式リハビリテーションロボットの関節予測制御の重要な基礎の一つである。筋電信号のデータ量が大きくかつ複雑であり、相関性が高く、信号処理の汎用性と高効率性が低く、人体の運動情報誤差の分析及び予測が大である。表面筋電図信号の汎用性と一般化能力を,最大自己等尺性収縮規格化アルゴリズムによって,大いに改善し,そして,主成分分析(PCA)に基づき,筋電気信号の次元縮小を,ニューラルネットワークによって,そして,下肢のマッピング解析を達成するために,用いた。実験結果は,異なる次元縮小処理方法を比較して,主成分次元縮小後処理の筋電図信号の平均相関が0.93であり,人体の正常歩行の下肢の3関節運動角度の予測には,良好な再現性と高い精度があることを示した。人体下肢筋電図信号と各関節のマッピング制御を実現できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 汎用性 ,  再現性 ,  *下肢 ,  標準化 ,  ニューラルネットワーク ,  *次元縮小 ,  *筋電図 ,  歩行 ,  信号処理 ,  主成分分析 ,  外骨格 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 等尺性収縮 ,  筋電信号 ,  *表面筋電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 下肢 ,  表面筋電図 ,  次元縮小 ,  マッピング ,  分析