Numera är analys av elektromyografi (EMG) signal med hjälp av wavelettransform ett av de mest kraftfulla signalbehandlingsverktyg. Det används i stor utsträckning i EMG-systemet. I denna studie har vi undersökt nyttan av extraktion av EMG-funktioner från flera nivåer av vågets nedbrytning av EMG-signalen. Olika nivåer av modervågar användes för att erhålla de användbara upplösningskomponenterna från EMG-signalen. Optimal EMG-upplösningskomponent (undersignal) valdes och sedan gjordes återuppbyggnaden av den användbara informationssignalen. Buller och oönskade EMG-delar eliminerades under hela denna process. Den uppskattade EMG-signalen som är en effektiv EMG-del extraherades med de populära funktionerna, dvs. Genomsnittlig absolut värde och rotmedelvärde kvadrat, för att förbättra kvaliteten på klass separerbarhet. Två kriterier som används i utvärderingen är förhållandet mellan ett Euclideanavstånd och en standardavvikelse och scatterkurvan. Resultaten visar att endast de EMG-egenskaper som extraherats från rekonstruerade EMG-signaler från den första nivån och den andra nivåns detaljkoefficienter ger en förbättring av klassskiljbarheten i funktionsutrymmet. Det kommer att säkerställa att resultatet av mönsterklassificeringsnoggrannheten blir så hög som möjligt. Optimal våget sönderdelning erhålls med hjälp av den sjunde ordningen av Daubechechies våget och den främre våget sönderdelningen.
Phinyomark m.fl. REF använde olika nivåer av modervågar för att erhålla de användbara upplösningskomponenterna från EMG-signalen.
Application of Wavelet Analysis in EMG Feature Extraction for Pattern Classification
{'venue': None, 'journal': 'Measurement Science Review', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}