• 제목/요약/키워드: D_DAMV

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Gaussian Mixture Model 기반 전완 근전도 패턴 분류 알고리즘 (A Gaussian Mixture Model Based Pattern Classification Algorithm of Forearm Electromyogram)

  • 송영록;김서준;정의철;이상민
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.95-101
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    • 2011

  • 본 논문에서는 의수환자의 일상생활을 고려한 1-자유도 동작을 손을 쥐고 폄으로 정의하고, 두 동작에 대한 근전도 패턴 분류를 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 근전도 패턴 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도 패턴 분류 알고리즘의 핵심이 되는 근전도 신호의 특징점 추출을 위하여 근전 신호의 진폭 특성을 고려하는 절대차분평균치(DAMV)와 평균절대값(MAV)을 사용한다. 또한 동작에 대한 근전 신호의 진폭 특성을 보다 명확히 구분하기 위하여 D_DAMV와 D_MAV를 제안한다. 본 논문에서는 4명의 성인남성을 대상으로 실험을 실시하였고, 두 동작에 대한 근전도 패턴의 정확한 분류 여부를 확인하였다.

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