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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 68 - 79 (12page)
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Electromyographic (EMG) signals have been widely used as motion commands of prosthetic arms. Although EMG signals contain meaningful information including the movement intentions of human body, it is difficult to predict the subject’s motion by analyzing EMG signals in real-time due to the difficulties in extracting motion information from the signals including a lot of noises inherently. In this paper, four Ag/AgCl electrodes are placed on the surface of the subject’s major muscles which are in charge of four upper arm movements (wrist flexion, wrist extension, ulnar deviation, finger flexion) to measure EMG signals corresponding to the movements. The measured signals are sampled using DAQ module and clustered sequentially. The Fuzzy C-Means (FCMs) method calculates the center values of the clustered data group. The fuzzy system designed to detect the upper arm movement intention utilizing the center values as input signals shows about 90% success in classifying the movement intentions.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 근전도(EMG) 측정
3. Fuzzy C-Means Clustering(FCM) 기반의 근전도 패턴인식 알고리즘
4. 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
G.J. Lee and J.H. Nam, “A Study on the Electromyography Change for Analysis of Rectus Femoris Muscle Stiffness with Muscle Fatigues,” The Journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, Vol. 14, pp. 2318-2323, 2010.
M.R. Al-Mulla, F. Sepulveda, and M. Colley, “A Review of Non-Invasive Techniques to Detect and Predict Localised Muscle Fatigue,” Sensors, Vol. 11, pp. 3545-3594, 2011.
A.B. Ajiboye and R.F. Weir, “Fuzzy C-Means Clustering Analysis of the EMG Patterns of Six Major Hand Grasps,” Processing of IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, pp. 49-52, 2005.
A.B. Ajiboye and R.F. Weir, “A Heuristic Fuzzy Logic Approach to EMG Pattern Recognition for Multifunctional Prosthesis Control,“ IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol. 13, pp. 280-289, 2005.
S.M. Manea, R.A. Kamblib, F.S. Kazi, and N.M. Singh, “Hand Motion Recognition from Single Channel Surface EMG Using Wavelet & Artificial Neural Network,” Proceedings of 4th International Conference on Advances in Computing, Communication and Control, Vol. 49, pp. 58-65, 2015.
M.R. Al-Mulla, F. Sepulveda, and M. Colley, “A Review of Non-Invasive Techniques to Detect and Predict Localised Muscle Fatigue,” Sensors, Vol. 11, pp. 3545-3594, 2011.
A.B. Ajiboye and R.F. Weir, “Fuzzy C-Means Clustering Analysis of the EMG Patterns of Six Major Hand Grasps,” Processing of IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, pp. 49-52, 2005.
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S.M. Manea, R.A. Kamblib, F.S. Kazi, and N.M. Singh, “Hand Motion Recognition from Single Channel Surface EMG Using Wavelet & Artificial Neural Network,” Proceedings of 4th International Conference on Advances in Computing, Communication and Control, Vol. 49, pp. 58-65, 2015.
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