Abstract-This paper presenterar två probabilistiska utvecklingar för användning med elektromyogram (EMG). Först beskrivs ett neuroelektriskt gränssnitt för virtuell enhet kontroll baserat på gestigenkänning. Den andra utvecklingen är en Bayesiansk metod för nedbrytning av EMG i enskilda motorenheters actionpotentialer (MUAP). Denna Bayesian nedbrytning metod gör det möjligt att särskilja enskilda muskelgrupper med målet att förbättra gest erkännande. Alla exempel som presenteras bygger på provtagning av EMG-data från en försökspersons underarm. Den gestbaserade igenkänningen använder programvara för mönsterigenkänning som har utbildats för att identifiera gester bland en given uppsättning gester. Den mönsterigenkänning programvara består av dolda Markov modeller, som används för att känna igen gester som de utförs i realtid från rörliga medelvärden av EMGs. Två experiment utfördes för att undersöka genomförbarheten av denna gränssnittsteknik. Den första replikerade en virtuell joystick gränssnitt, och den andra replikerade ett tangentbord. Rörliga medelvärden av EMGs ger inte en enkel åtskillnad mellan fina muskelgrupper. För att bättre skilja mellan olika fina motoriska skicklighet muskelgrupper, presenterar vi en Bayesian algoritm för att separera ytan EMGs till representativa MUAPs. Algoritmen är baserad på differentialvariabel komponentanalys, som ursprungligen utvecklades för elektroencefalogram. Algoritmen använder en enkel framåt modell som representerar en blandning av MUAPs som ses över flera kanaler. Parametrarna för denna modell är iterativt optimerade för varje komponent. Resultaten presenteras både på syntetiska och experimentella EMG-data. Det syntetiska fallet har additivt vitt brus och jämförs med kända komponenter. De experimentella EMG-data erhölls med hjälp av en anpassad linjär elektrodmatris utformad för denna studie. Index Terms-bayesian nedbrytning, elektromyogram (EMG), gestigenkänning, dold Markov modell (HMM), motorenhet action potential (MUAP).
Bayesian nedbrytningsmetod föreslås för att särskilja enskilda muskelgrupper med målet att öka gest erkännande REF.
Gesture-based control and EMG decomposition
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}