Abstract-Varieties av buller är stora problem i erkännande av Electromyography (EMG) signal. Därför blir metoder för att avlägsna buller mest betydelsefulla i EMG signalanalys. White Gaussian brus (WGN) används för att representera störningar i detta papper. Generellt är WGN svårt att tas bort med hjälp av typisk filtrering och lösningar för att ta bort WGN är begränsade. Dessutom är bullerborttagning ett viktigt steg innan funktionsextraktion utförs, vilket används i EMG-baserad igenkänning. Denna forskning syftar till att presentera ett nytt inslag som tolereras med WGN. Till följd av detta behövs ingen algoritm för bullerborttagande. Två nya medelvärden och medianfrekvenser (MMNF och MMDF) presenteras för robust funktionsextraktion. Sexton befintliga funktioner och två nyheter utvärderas i en bullrig miljö. WGN med olika signal-till-brusförhållande (SNR), dvs. 20-0 dB lades till den ursprungliga EMG-signalen. Resultaten visade att MMNF presterade mycket bra, särskilt i svag EMG-signal jämfört med andra. Felet för MMNF i svag EMG-signal med mycket högt ljud, 0 dB SNR, är cirka 5-10% och stängs av MMDF och histogram, medan felet för andra funktioner är mer än 20%. Medan i stark EMG-signal, felet av MMNF är bättre än de från andra funktioner. Dessutom används kombinationen av MMNF, histogram av EMG och Willison amplitud som funktion vektor i klassificeringsuppgiften. Det experimentella resultatet visar det bättre igenkänningsresultatet i bullriga miljöer än andra framgångskandidater. Av ovanstående resultat framgår att MMNF kan användas för ny robust funktionsextraktion.
Phinyomark m.fl. I REF föreslogs två nya medelvärden och medianfrekvenser (MMNF och MDF) för robust funktionsextraktion.
A Novel Feature Extraction for Robust EMG Pattern Recognition
{'venue': 'Journal of Computing, Volume 1, Issue 1, pp 71-80, December 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}