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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.10
- 수록면
- 219 - 222 (4page)
이용수
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In this paper, we propose a sEMG signal based gait phase recognition method using adaptive feature and channel selection. This method can be used to control powered artificial prosthetic for lower limb amputees and can reduce overhead in real-time pattern recognition by using only adaptive channels and features in embedded environment. The proposed method can enhance the classification accuracy by selecting channels and features according to sensitivity and specificity of each subject because EMG signal patterns may vary according to subject’s locomotion convention. Experimental results show that the accuracies of channel selection, feature selection and channel/feature selection are better than that of existing method using all channels and/or features.
목차
ABSTRACT
I. 서론
II. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험결과 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-510-001122907