Abstract-En oförmåga att anpassa myoelektriska gränssnitt till en ny användares unika stil av handrörelse, eller ens att anpassa sig till rörelsestilen i en motsatt lem på vilken gränssnittet tränas, är viktiga faktorer som hämmar den praktiska tillämpningen av myoelektriska gränssnitt. Detta beror främst på de individuella skillnaderna i de utställda elektromyogram (EMG) signaler som genereras av musklerna i olika extremiteter. I detta dokument föreslår vi ett multianvändarmyoelektriskt gränssnitt som enkelt anpassar sig till nya användare och bibehåller en god rörelseigenkänningsprestanda. Det huvudsakliga bidraget är en ram för att genomföra stiloberoende funktionsomvandling genom att använda kanonisk korrelationsanalys (CCA) där olika användares data projiceras på ett enhetligt stilutrymme. Den föreslagna idén sammanfattas i tre steg: 1) träna en myoelektrisk mönsterklassning på uppsättningen stiloberoende funktioner som extraheras från flera användare med hjälp av den föreslagna CCA-baserade kartläggningen; 2) skapa en ny uppsättning funktioner som beskriver en ny användares rörelser under en snabb kalibreringssession; och 3) projicera den nya användarens funktioner på en lägre dimensionell enhetlig stil utrymme med funktioner maximalt korrelerad med träningsdata och klassificera därefter. Den föreslagna metoden har validerats på en uppsättning av åtta oskadade försökspersoner, vänster- och högerhänta, som utför tio klasser av bilaterala synkrona fingrar med fyra elektroder på varje underarm. Metoden kunde övervinna individuella skillnader genom det stiloberoende ramverket med noggrannhet på 83% för flera användare. Tester utfördes också på en uppsättning av tio oskadade och sex personer under armbågs amputerade eftersom de utförde finger- och tumrörelser. Det föreslagna ramverket gjorde det möjligt för oss att träna klassificeringen på en normal persons data medan vi därefter testade den på en amputerads data efter kalibrering med en prestanda på i genomsnitt 82% för alla amputerade. Index Terms-Electromyogram (EMG), funktionsextraktion, multianvändargränssnitt, myoelektriskt gränssnitt.
Khushaba REF presenterade en kanonisk korrelationsanalys (CCA)-baserad algoritm för inter-individuell gestigenkänning.
Correlation Analysis of Electromyogram Signals for Multiuser Myoelectric Interfaces
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}