Распознавание образов ЭМГ на основе глубокого обучения для протезирования верхней конечности
Аннотация
Объектом разработки является архитектура нейронной сети для
классификации семнадцати движений верхних конечностей здоровых людей и людей с ампутациями, считанных с помощью датчиков ЭМГ.
Цель работы – создание архитектуры сверточной нейронной сети для классификации ЭМГ паттернов в среде MATLAB.
В работе рассмотрен общие сведения о верхних конечностях, устройство бионического протеза, свёрточные нейронные сети, набор данных, состоящий из ЭМГ сигналов верхней конечности 33 людей (22 без ампутаций, 11 с ампутациями).
В среде программирования MATLAB написан код для классификации ЭМГ сигналов.
классификации семнадцати движений верхних конечностей здоровых людей и людей с ампутациями, считанных с помощью датчиков ЭМГ.
Цель работы – создание архитектуры сверточной нейронной сети для классификации ЭМГ паттернов в среде MATLAB.
В работе рассмотрен общие сведения о верхних конечностях, устройство бионического протеза, свёрточные нейронные сети, набор данных, состоящий из ЭМГ сигналов верхней конечности 33 людей (22 без ампутаций, 11 с ампутациями).
В среде программирования MATLAB написан код для классификации ЭМГ сигналов.