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時空間整列カーネルによる姿勢変化に頑健なsEMG動作識別

机译:SEMG运动识别对时空对准核导致的姿态变化具有鲁棒性

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摘要

本論文では,表面筋電位(sEMG)信号に影響を及ぼすユーザの"姿勢変化"に対して頑健な動作識別器の構成法について検討する.一般に,姿勢変化を伴う状況下においては,電極と対象筋の相対位置の変化に起因して,sEMG信号と動作の対応関係が変化するため,sEMG信号から高精度に動作を識別することは困難である.提案手法では,単一動作から観測されるsEMG時系列に対して,時空間伸縮を許容するガウシアン時空間整列カーネル(Gaussian Spatio-temporal Alignment Kernel:GSTAK)を用いることで,ユーザの姿勢変化に頑健な識別器を構成する.5人の被験者によるオフライン動作識別実験の結果,提案手法は姿勢変化時において従来法より高い識別性能を達成できることを確認した.
机译:在本文中,我们研究了如何构造运动鉴别器,以抵抗影响表面肌电势(sEMG)信号的用户“姿势变化”,通常,在涉及姿势变化,电极和物体的情况下由于sEMG信号和运动之间的对应关系是由于肌肉相对位置的变化而变化的,因此很难从sEMG信号中高精度地识别运动,该方法是从单个运动中观察到的。通过使用允许对sEMG时间序列进行时空扩展和收缩的高斯时空对齐内核(GSTAK),构建了一个对用户姿势变化具有鲁棒性的分类器5个主题通过离线运动识别实验的结果,证实了当姿态改变时,所提出的方法可以实现比传统方法更高的识别性能。

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