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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 254 - 265 (12page)
- DOI
- 10.7746/jkros.2024.19.3.254
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Pattern recognition for surface electromyogram (sEMG) suffers from its nonstationary and stochastic property. Although it can be relieved by acquiring new training data, it is not only timeconsuming and burdensome process but also hard to set the standard when the data acquisition should be held. Therefore, we propose an adaptive sEMG pattern recognition algorithm using principal component analysis. The proposed algorithm finds the relationship between sEMG channels and extracts the optimal principal component. Based on the relative distance, the proposed algorithm determines whether to update the existing patterns or to register the new pattern. From the experimental result, it is shown that multiple patterns are generated from the sEMG data stream and they are highly related to the motion. Furthermore, the proposed algorithm has shown higher classification accuracy than k-nearest neighbor (k-NN) and support vector machine (SVM). We expect that the proposed algorithm is utilized for adaptive and long-lasting pattern recognition.
목차
Abstract
1. 서론
2. 표면 근전도 획득 프로토콜 및 신호 처리
3. 주성분 분석을 활용한 근전도 패턴 인식
4. 제안하는 방법의 필요성 검증
5. 실험 결과
6. 고찰
7. 결론
References
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