ベイジアンフィルタを用いた表面筋電信号からの動作指識別手法

DOI Web Site Web Site 参考文献9件
  • 荒木 望
    兵庫県立大学大学院　機械系工学専攻　機械知能工学部門
  • 帆足 勇希
    兵庫県立大学大学院　機械系工学専攻　機械知能工学部門
  • 小西 康夫
    兵庫県立大学大学院　機械系工学専攻　機械知能工学部門
  • 満渕 邦彦
    東京大学　大学院情報理工学系研究科　システム情報学専攻
  • 石垣 博行
    兵庫県立大学大学院　機械系工学専攻　機械知能工学部門

書誌事項

タイトル別名
  • Active Finger Recognition from Surface EMG Signal Using Bayesian Filter
  • ベイジアンフィルタ オ モチイタ ヒョウメンキン デンシンゴウ カラ ノ ドウサ シ シキベツ シュホウ

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抄録

This paper proposed an active finger recognition method using Bayesian filter in order to control a myoelectric hand. We have previously proposed a finger joint angle estimation method based on measured surface electromyography (EMG) signals and a linear model. However, when we estimate 2 or more finger angles by this estimation method, the estimation angle of the inactive finger is not accurate. This is caused by interference of surface EMG signal. To solve this interference problem, we proposed active finger recognition method from the amplitude spectrum of surface EMG signal using Bayesian filter. To confirm the effectiveness of this recognition method, we developed a myoelectric hand simulator that implements proposed recognition algorithm and carried out real-time recognition experiment.

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