ABSTRACT-interferenser i form av vitt Gaussiskt brus (WGN) är oundvikliga under långsiktiga elektromyogram (EMG) inspelningar. Även med hjälp av avancerade signaldenoiseringsmetoder upptäcks och dämpas inte en sådan intermittent störning i den praktiska användningen av EMG-styrda styrsystem. Därför skulle ett robust system för mönsterigenkänning som är invariantt i fråga om bullerförorening potentiellt bidra till förverkligandet av ett effektivt EMG-baserat system för mönsterigenkänning (EMG-PR). I detta dokument föreslås därför ett EMG-PR-system som drivs av en sparsam representationsbaserad klassificeringsalgoritm (SRC) och en rotmedelvärdesdeskriptor (RMS-SRC). Noggrannheten och robustheten i det föreslagna systemet undersöktes med hjälp av högdensitetsytans EMG-inspelningar från 12 traumatiska hjärnskadade patienter och 5 överlevande efter stroke. För jämförelse av referensvärden beaktades ytterligare tre olika funktionsuppsättningar och fyra mönsterigenkänningsalgoritmer. De optimala mönsterigenkänningssystemen för varje kombination av funktionssorterare valdes först ut i avsaknad av WGN-kontaminering. Därefter lades sex nivåer av WGN med ett signal-till-brusförhållande (SNR) på mellan 5 och 30 dB till EMG-inspelningarna för att härma de olika WGN-interferenserna. Vårt resultat visade att det föreslagna RMS-SRC-systemet kunde uppnå en liknande noggrannhet med referenssystemen vid begränsad bullerförorening (0–15 dB) och betydligt överträffade de andra systemen när SNR för WGN ökade (20–30 dB). Framför allt överträffade RMS-SRC-systemet betydligt de andra systemen för mönsterigenkänning när WGN fanns antingen i utbildnings- eller testuppsättningen. Resultaten visade den komparativa fördelen med det föreslagna systemet för igenkänning av RMS-SRC-mönster jämfört med de andra system som för närvarande används inom ramen för den myoelektriska kontrollen. Det föreslagna systemet skulle således kunna underlätta utvecklingen av EMG-drivna rehabiliteringsrobotar för korrekt och smidig assistansutbildning för patienter med neurologiska sjukdomar. INDEX TERMS Elektromyogram, mönsterigenkänning, sparsam representationsklassificering, robusthet, vitt Gaussiskt brus.
Den metod som föreslås i arbetet av Geng et al. REF genomför sparsam representationsbaserad klassificering med rotmedel kvadratdeskriptor (RMS-SRC).
A Robust Sparse Representation Based Pattern Recognition Approach for Myoelectric Control
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}