筋疲労を考慮した表面筋電位からのロバスト指動作識別

摘要

Now, finger motion classification using surface electromyogram signals(EMG) is applied to a myoelec-tric prosthetic hand is often used to pattern classification methods. It can classify the motion with great accuracy. However, it has the problem that classification precision falls to change the feature quantity of EMG with the muscle fatigure. In this study, we have addressd this problem, and aims to the robust finger motion classification to the change of EMG feature to the muscle fatige. In this paper, we tested the change of EMG feature before and after the muscle fatigue and the accuracy of the finger motion classification using SVM considering muscle fatigue.%現在，筋電義手などに応用される表面筋電位（EMG）からの指動作識別は，パターン識別が多く用いられ，高い識別精度を実現している．しかし，EMGは筋疲労によって特徴量の変化を発生させ誤識別を増加させる問題がある．本研究ではこの問題を取り上げ，筋疲労による時間経過にロバストな指動作識別を目指し，筋疲労前後における特徴量の変化の検証と筋疲労を考慮することによる指動作識別精度の検証をサポートベクタマシンを用いて行った．