Den ökande mängden data inom elektromyografisk (EMG) signalforskning har kraftigt ökat betydelsen av att utveckla avancerad dataanalys och maskininlärningsteknik som bättre kan hantera "stora data". Följaktligen har mer avancerade tillämpningar av EMG mönsterigenkänning utvecklats. Detta dokument inleds med en kort introduktion till de viktigaste faktorerna som utvidgar EMG-dataresurserna till en era med stora data, följt av den senaste tidens framsteg med befintliga delade EMG-datamängder. Därefter ger vi en genomgång av aktuell forskning och utveckling inom EMG mönsterigenkänningsmetoder som kan tillämpas på big data analytics. Dessa moderna signalanalysmetoder kan delas in i två huvudkategorier: 1) metoder baserade på funktionsteknik med ett lovande verktyg för big dataprospektering som kallas topologisk dataanalys, och 2) metoder baserade på funktionsinlärning med särskild tonvikt på "djupt lärande". Slutligen beskrivs och diskuteras riktlinjer för framtida forskning om EMG-mönster.
En grundlig översikt över djupinlärningsmetoder som tillämpas på EMG-klassificering ges i REF.
EMG Pattern Recognition in the Era of Big Data and Deep Learning
{'venue': 'Big Data and Cognitive Computing', 'journal': 'Big Data and Cognitive Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}