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This study proposes an approach to the performance improvement of EMG(Electromyogram) pattern recognition. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)’s approach is molded after the characteristics of the human hearing organ. While it supplies the most typical feature in frequency domain, it should be reorganized to detect the features in EMG signal. And the dynamic aspects of EMG are important for a task, such as a continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most approaches. Thus, this paper proposes reorganized MFCC and HMM-GMM, which is adaptable for the dynamic features of the signal. Moreover, it requires an analysis on the most suitable system setting for EMG pattern recognition. To meet the requirement, this study balanced the recognition-rate against the error-rates produced by the various settings when learning based on the EMG data for each motion.
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/ / A new strategy for multifunction myoelectric control IEEE Trans on Biomedical EnGineering 40. (1. 1993.)
/ 1987. / The EMG-force model of electrically stimulated muscle Dependence on control strategy and predominant fiber composition moshe solomo 34 (w et al) : 692 ~ 703
/ 1989. / The theoretical development of a multichannel time-Series myopeocessor for simultaneous limb function detection and muscle force estimation 36
/ 1993. / Estimating hidden Markov model parameters so as to maximize speech recognition accuracy 1 (1) : 77 ~ 78
/ 1994. / A hybrid segmental neural net/hidden Markov model system for continuous speech recognition 2 : 151 ~ 152
/ 1987. / The EMG-force model of electrically stimulated muscle Dependence on control strategy and predominant fiber composition moshe solomo 34 (w et al) : 692 ~ 703
/ 1989. / The theoretical development of a multichannel time-Series myopeocessor for simultaneous limb function detection and muscle force estimation 36
/ 1993. / Estimating hidden Markov model parameters so as to maximize speech recognition accuracy 1 (1) : 77 ~ 78
/ 1994. / A hybrid segmental neural net/hidden Markov model system for continuous speech recognition 2 : 151 ~ 152
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