Например, Бобцов

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОМИОГРАММЫ РУКИ

Аннотация:

Сравнивается эффективность алгоритмов сверточной нейронной сети (СНС) и радиальной базисной функции (РБФ) при обработке полученных на протяжении нескольких дней электромиограмм предплечья. В качестве входных данных использован предобработанный сигнал, в качестве входного вектора признаков для необработанных данных — алгоритм СНС. Показано, что оба метода имеют перспективу для использования в задачах управления устройствами. Алгоритм СНС способен распознавать характерные признаки ЭМГ без предварительной обработки сигнала, несмотря на их стохастический характер. Это позволяет обеспечить выбор признаков или преобразование сигнала перед классификацией. Метод классификации данных с предобработкой показал большую точность распознавания для РБФ. Получена выраженная зависимость точности распознавания от испытуемого и от времени между получением выборок. Таким образом, хотя алгоритм СНС показал хорошие результаты для необработанного ЭМГ-сигнала, достичь устойчивой производительности позволила обучающая выборка с многодневными данными, что вносит ограничения на его использование в клинических системах.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО