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J-GLOBAL ID：202102213051374265   整理番号：21A0566828

2-sEMGチャネルに基づく指運動分類の研究【JST・京大機械翻訳】

A Study of Finger Movement Classification Based On 2-sEMG Channels

著者 (3件)： Thi Thuy Le - Nguyen (Faculity of Physics and Engineering Physics, University of Science, VNU - HCM,Department of Physics and Computer Sience,Viet Nam) ,  Ho Phuc Viet (Faculity of Physics and Engineering Physics, University of Science, VNU - HCM,Department of Physics and Computer Sience,Viet Nam) ,  Van Huynh Tuan (Faculity of Physics and Engineering Physics, University of Science, VNU - HCM,Department of Physics and Computer Sience,Viet Nam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NICS  ページ： 215-220  発行年： 2020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： 筋電図シグナルは,異常神経および筋肉問題を診断する際に非常に貴重な生体電気信号である。さらに,最近10年間,EMG信号の処理および分類は,補綴制御応用におけるコア問題になっている。本研究の焦点は,表面EMG信号を用いた個人および複合指運動認識の調査である。データセットは10人の被験者から収集した10の異なるクラスに属した。本論文では,EMG信号を解析するために得られたいくつかの逐次ステップ(即ち,前処理,特徴抽出,特徴低減,パターン認識)がある。最初に,EMG信号をウィンドウ化プロセスによりセグメント化した。その後,これらのセグメントから様々な特徴集合を抽出した。次に,主成分分析とBhattacharyya距離の2つの異なる低減方法を適用することにより,特徴ベクトルを縮小した。最後に,それらを2つの分類器:人工ニューラルネットワークとファジー論理に供給した。これらの2つのシステムの全体の平均分類精度は,それぞれ96.08(±0.9)%と90.56(±3)%であった。Copyright 2021 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： パターン認識 ,  *セグメンテーション ,  前処理 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  生物電気 ,  筋電図 ,  チャネル ,  主成分分析 ,  補綴 ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： 被験者 ,  特徴ベクトル ,  分類精度 ,  動作認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： チャネル ,  指 ,  運動 ,  分類 ,  研究