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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박성식 (포항공과대학교) 이현주 (경북대학교병원) 정완균 (포항공과대학교) 김기훈 (한국과학기술연구원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
211 - 220 (10page)

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Surface electromyogram (sEMG), which is a bio-electrical signal originated from action potentials of nerves and muscle fibers activated by motor neurons, has been widely used for recognizing motion intention of robotic prosthesis for amputees because it enables a device to be operated intuitively by users without any artificial and additional work. In this paper, we propose a training-free unsupervised sEMG pattern recognition algorithm. It is useful for the gesture recognition for the amputees from whom we cannot achieve motion labels for the previous supervised pattern recognition algorithms. Using the proposed algorithm, we can classify the sEMG signals for gesture recognition and the calculated threshold probability value can be used as a sensitivity parameter for pattern registration. The proposed algorithm was verified by a case study of a patient with partial-hand amputation.

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 실험
4. 결론
References

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