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J-GLOBAL ID：202102225957771251   整理番号：21A0065433

RMS技術を用いた筋肉活動におけるArduinoベース疲労レベル測定【JST・京大機械翻訳】

Arduino Based Fatigue Level Measurement in Muscular Activity using RMS Technique

著者 (3件)： Ayaz Muhammad (ISRA University,Department of Electrical Engineering,Islamabad,Pakistan) ,  Ayub Muhammad Waqas (ISRA University,Department of Electrical Engineering,Islamabad,Pakistan) ,  Qureshi Imran Ahmad (ISRA University,Department of Electrical Engineering,Islamabad,Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EHB  ページ： 1-4  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： 人間の疲労は,異常または長期作業負荷の結果として,いくつかの時間作業能力を低下させる。この問題のために,筋電図(EMG)を用いて筋肉の物理的健康を評価した。人体における各筋肉は,筋肉が異なる運動をする時に生成される信号を伝達する。本論文では,Arduino Uno,キーパッドおよびLCDであるMyoWare EMGセンサ(AT-04-001)を用いて前腕筋を調査した。EMGセンサは30秒の時間スパンでヒトの前腕筋から235の試料を含む信号を受ける。記録された試料のRMS(二乗平均平方根)値を計算した。実験により,RMS値はBMI(Body Mass Index)の増加とともに増加し,従って,疲労の閾値レベルは,BMIが筋力を引くにつれて増加し,強度は,疲労がより少ないことを示した。システムは,クラス1(低体重または正常体重者)とクラス2(過体重人)のための手の指の対応する位置を用いて,それぞれ,(0.25,0.35),(0.35,0.45),0.45+および(0.37,0.48),(0.48,0.65),0.65+,および(0.37,0.48),(0.48,0.65+)の範囲で訓練された。訓練後,BMIクラスは,クラス1の1つまたはクラス2の2つのいずれかに入力することにより,キーパッドを用いて入力され,LCDは人間の疲労レベルを示す。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： 作業能力 ,  スパン ,  ヒト ,  *レベル測定 ,  筋電図 ,  実効値 ,  センサ ,  筋力
準シソーラス用語： 過体重 ,  低体重 ,  *疲労度 ,  前腕筋 ,  キーパッド , 【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 (5件)： RMS ,  筋肉 ,  活動 ,  疲労 ,  レベル測定