Abstract-Advanced övre extremitet proteser som kan aktivera flera grader av frihet (DOF) är nu kommersiellt tillgängliga. Mönsterigenkänningsalgoritmer som använder ytelektromyografi (EMG) signaler visar stort löfte som multi-DOF-regulatorer. Tyvärr är nuvarande mönsterigenkänningssystem begränsade för att bara aktivera en DAF åt gången. Denna studie introducerar en ny klassificering baserad på Bayesian teori för att ge klassificering av samtidiga rörelser. Detta tillvägagångssätt och två andra klassificeringsstrategier för samtidiga rörelser utvärderades med hjälp av icke-amputee- och amputerade försökspersoner som klassificerade upp till tre DOF, där två DOF kunde klassificeras samtidigt. Liknande resultat hittades för icke-amputee- och amputerade patienter. Det nya tillvägagångssättet, baserat på en uppsättning villkorade parallella klassificeringar, var det mest lovande med fel betydligt mindre (p < 0,05) än en enda linjär särskiljande analys (LDA) klassificering eller en parallell metod. För tre-DOF klassificering hade den villkorade parallella metoden felfrekvenser på 6,6 % på diskreta och 10,9 % på kombinerade rörelser, medan den enskilda LDA hade felfrekvenser på 9,4 % på diskreta och 14,1 % på kombinerade rörelser. De låga felfrekvenser som visas tyder på att teknik för mönsterigenkänning på ytan EMG kan utvidgas för att identifiera samtidiga rörelser, vilket skulle kunna ge fler livliga rörelser för amputerade jämfört med att enbart klassificera sekventiella rörelser.
Unga m.fl. REF införde en ny klassificering baserad på Bayesiansk teori för att ge klassificering av samtidiga rörelser.
Classification of Simultaneous Movements Using Surface EMG Pattern Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}