Komputerowo wspomagana klasyfikacja wybranych sygnałów elektromiografii powierzchniowej - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Komputerowo wspomagana klasyfikacja wybranych sygnałów elektromiografii powierzchniowej

Abstrakt

Wykorzystywanie sygnałów elektromiografii powierzchniowej (ang. Surface Electromyography, SEMG) w procesach sterowania systemami rehabilitacyjnymi stanowi obecnie standardową procedurę. Popularność SEMG wynika z nieinwazyjności metody oraz możliwości szybkiej i precyzyjnej identyfikacji funkcji mięśniowej. W przypadku osób małoletnich proces klasyfikacji sygnałów jest utrudniony ze względu na mniejsze rozmiary i wyższą dynamikę aktywności włókien mięśniowych niż u osób dorosłych. W związku z powyższymi uwagami, w artykule przedstawiono wyniki badań zwiększających wskaźnik poprawnej klasyfikacji wybranych ruchów dłoni dzieci. Omówiono zastosowane do tego celu modele matematyczne: k-najbliższych sąsiadów, drzewo decyzyjne oraz metodę wektorów nośnych; a także zastosowane miary i metodykę „strojenia” parametrów modeli.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:
Modelowanie Inżynierskie strony 81 - 87,
ISSN: 1896-771X
Język:
polski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Rzyman G., Redlarski G., Krawczuk M.: Komputerowo wspomagana klasyfikacja wybranych sygnałów elektromiografii powierzchniowej// Modelowanie Inżynierskie. -., nr. 62 (2017), s.81-87
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 28 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi