Using electromyographic signal (electromyogram EMG) to control the bio的简体中文翻译

Using electromyographic signal (ele

Using electromyographic signal (electromyogram EMG) to control the bionic manipulator technology, can greatly help patients with physical disabilities to provide convenience, improve the quality of life, such as some disabled people is only a broken hand, their entire arm and largely retain, their arm muscle contraction and expansion, the distribution in the muscle tissue nerve conduction of biological electrical signals, but no hand to show the transmission of these signals.These bioelectrical signals contain a lot of information that can be analyzed and used, such as the amplitude of muscle movement, the duration of contraction and so on.So, how to adopt the method of reasonable extract useful information in the original s EMG signal, the disputed by many scholars, this topic focuses on the research on the electrical control method of the manipulator, reasonable feature extraction method is used to pick up the s in the useful features of the EMG signal, for different types of gestures recognition algorithm research in depth, and explore the gestures recognition performance of the algorithm.In this way, the accuracy and real-time of motion recognition are improved, and the accurate control of mechanical artificial hand is realized.This research is helpful to promote the development of emg control methods, improve the handling performance of mechanical prosthetic hands, and is of great significance to the research of intelligent rehabilitation medical engineering and other fields.
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使用肌电信号(肌电图EMG)来控制仿生机械手技术,可以极大地帮助肢体残疾的患者提供便利,改善生活质量,例如一些残疾人只是一只断手,他们的整个手臂并很大程度上保留着,他们手臂肌肉的收缩和扩张,分布在肌肉组织神经传导的生物电信号中,但没有手能够显示这些信号的传递。这些生物电信号包含许多可以分析和使用的信息,例如振幅肌肉运动,收缩的持续时间等。<br>因此,如何采用合理的方法提取原始sEMG信号中的有用信息,受到很多学者的争议,本课题着重研究机械手的电控制方法,采用合理的特征提取方法来提取机械手的电信号。结合EMG信号的有用特性,针对不同类型的手势识别算法进行了深入的研究,并探索了该算法的手势识别性能,从而提高了运动识别的准确性和实时性,准确度高。本研究有助于促进电动控制方法的发展,提高机械修复手的操纵性能,对智能康复医学工程等领域的研究具有重要意义。
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利用肌图信号(电肌图EMG)来控制仿生操纵器技术,可以极大地帮助身体残疾患者提供方便,提高生活质量,如有些残疾人只是断手,其整个手臂基本保留,其手臂肌肉收缩和膨胀,在肌肉组织神经传导中分布生物电信号,但没有手显示这些信号的传输。这些生物电信号包含大量可以分析和使用的信息,如肌肉运动的振幅、收缩持续时间等。<br>因此,如何采用合理提取有用信息的方法在原EMG信号中,被许多学者质疑,本课题重点研究操纵器的电控制方法,采用合理的特征提取方法来获取EMG信号的有用特性,为不同类型的手势识别算法进行深入研究,并探讨该算法的手势识别性能。从而提高了运动识别的准确性和实时性,实现了机械人工手的准确控制。本研究对促进emg控制方法的发展,提高机械假肢手的处理性能,对智能康复医学工程等领域的研究具有重要意义。
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利用肌电信号(EMG)控制仿生机械手技术,可以极大地帮助肢体残疾患者提供方便,提高生活质量,如有些残疾人只是一只断了的手,他们的整个手臂和大部分保留下来,他们的手臂肌肉收缩和扩张,生物电信号在肌肉组织神经传导中的分布,但没有手来显示这些信号的传递,这些生物电信号包含了许多可以分析和利用的信息,如肌肉运动的幅度、收缩的持续时间等。<br>因此,如何采用合理的方法提取原始s-EMG信号中的有用信息,一直是众多学者争论的问题,本课题主要研究机械手的电气控制方法,采用合理的特征提取方法提取s-EMG信号中的有用特征,针对不同类型的手势识别算法进行深入研究,探索该算法的手势识别性能,提高了运动识别的准确性和实时性,实现了机械手的精确控制,有助于推动肌电控制的发展方法,提高机械假手的操作性能,对智能康复医学工程等领域的研究具有重要意义。<br>
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