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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2006
발행연도
2006.7
수록면
572 - 576 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

MUSCLE FORCE ESTIMATION AND HMM-GMM CLASSIFIER FOR PROSTHETIC ARM CONTROL PURPOSE
Jang-Woo Kwon ,  Jung-Ho Kim ,  Young-Yeol Choo 외 4명 한국멀티미디어학회 국제학술대회 2006.07 학술대회자료
HMM-GMM CLASSIFIER FOR PROSTHETIC ARM CONTROL PURPOSE
Jang-Woo Kwon ,  Jung-Ho Kim ,  Joon-Eui Hong 외 3명 ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications 2006.06 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we proposed using MFCC coefficients (Mel-Scaled Cepstral Coefficients) and a simple but efficient classifying method. Many other features: IAV, zero crossing, LPC... and their derivatives are also tested and compared with MFCC coefficients in order to find the best combination. GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model), are studied as well in the hope that the use of continuous distribution and the temporal evolution of this set of features will improve the quality of emotion recognition. Other models, cascaded multilayer perceptrons (MLP's) and HMM's hybrid classifier is also proposed to classify continuous EMG signals. In the field of prosthetic arm control, the pattern classification of the EMG the estimation of force from collected EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why we estimate the force from the EMG signal. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation which is used in the force estimation process the transformed signal is input into the classifier for pattern classification.
#EMG #MLP #HMM #Wavelet Transform #Artificial Neural Network

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. METHODS
Ⅲ. CONCLUSIONS
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-004-004247744