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J-GLOBAL ID：201902289194547474   整理番号：19A1826279

仮想SEMG信号支援分類の予備的研究【JST・京大機械翻訳】

Preliminary Study of Virtual sEMG Signal-Assisted Classification

著者 (3件)： Kim Minjae (Korea Institute of Science and Technology (KIST), Seoul, 02792, South Korea) ,  Chung Wan Kyun (Department of Mechanical Engineering, Pohang University of Science and Technology (POSTECH), Pohang, 37673, South Korea) ,  Kim Keehoon (Korea Institute of Science and Technology (KIST), Seoul, 02792, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICORR  ページ： 1133-1138  発行年： 2019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： 表面筋電図(sEMG)は,ユーザの意図を分析するために様々な分野で広く使われている。従来のsEMGベース分類は,電極依存性である。したがって,訓練された分類器は異なるパラメータを持つ他の電極に適用できない。この欠陥はsEMGベースの応用の実行可能性を劣化させる。本研究では,電極独立分類を達成するための仮想sEMG信号支援分類を提案した。提案したモデルから得た筋肉活性化信号を用いて,任意の電極構成に対する仮想信号を発生させることができた。仮想信号の実行可能性を,再訓練なしの事前訓練分類器によるより少ないsEMGチャネルを用いた分類と,電極独立分類に関して実証した。本研究は,仮想sEMG信号支援分類の予備試験に焦点を合わせた。今後の研究は,プラグアンドプレイ分類を達成するために,より多くの被験者を含むモデルの改善と実験を考慮すべきである。Copyright 2019 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： *予備調査 ,  チャネル
準シソーラス用語： 被験者 ,  筋肉活性化 ,  表面筋電図 ,  バーチャル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 仮想 ,  支援 ,  分類 ,  予備的研究