메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김서준 (인하대) 정의철 (인하대) 이상민 (인하대) 송영록 (인하대)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제61권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
757 - 762 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, the multi feature extraction algorithm for estimation of wrist movements based on Electromyogram(EMG) is proposed. For the extraction of precise features from the EMG signals, the difference absolute mean value(DAMV), the mean absolute value(MAV), the root mean square(RMS) and the difference absolute standard deviation value(DASDV) to consider amplitude characteristic of EMG signals are used. We figure out a more accurate feature-set by combination of two features out of these, because of multi feature extraction algorithm is more precise than single feature method. Also, for the motion classification based on EMG, the linear discriminant analysis(LDA), the quadratic discriminant analysis(QDA) and k-nearest neighbor(k-NN) are used. We implemented a test targeting twenty adult male to identify the accuracy of EMG pattern classification of wrist movements such as up, down, right, left and rest. As a result of our study, the LDA, QDA and k-NN classification method using feature-set with MAV and DASDV showed respectively 87.59%, 89.06%, 91.75% accuracy.
#EMG #Feature extraction #Pattern classification #DAMV #MAV #RMS #DASDV #LDA #QDA #k-NN

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안한 특징점 추출 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (2)

참고문헌 신청
송영록, 김서준, 정의철, 이상민. Gaussian Mixture Model 기반 전완 근전도 패턴 분류 알고리즘. 재활복지공학회논문지. 2011 dbpia 엄현우, 최한순, 남윤수. EMG 센서를 이용한 재활 목적을 지닌 보행 보조 기구의 실시간 제어. 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집. 2009 dbpia

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

근전도 신호 기반 손목 움직임 패턴 분류 알고리즘에 대한 연구
최항적 ,  김유현 ,  심현민 외 2명 재활복지공학회논문지 2013 .12
손목 근전도 신호를 이용한 손 움직임 추론
유경진 ,  신현출 대한전자공학회 학술대회 2009 .07
근피로 측정을 위한 표면 근전도 신호 기반 근육 모델
나영진 ,  김정 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2014 .10
상이한 운동의 필터 기반 근피로 지수의 일관성
김정윤 ,  유제성 ,  손종상 외 1명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2014 .05
효과적인 손목 움직임의 추정을 위한 근전도 신호 기반 패턴 분류 알고리즘
최항적 ,  김서준 ,  김유현 외 4명 한국재활복지공학회 학술대회 논문집 2013 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0