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  1. D. 融合研究域; 先導学類・観光デザイン学類・スマート創成科学類
  2. d 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1. 査読済論文

Finger motion classification using surface-electromyogram signals

https://doi.org/10.24517/00008008
https://doi.org/10.24517/00008008
17c52fd1-5652-4683-b653-ce0cc80e8ff7
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-AKITA-J-37.pdf TE-PR-AKITA-J-37.pdf (247.6 kB)
license.icon
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル Finger motion classification using surface-electromyogram signals
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.24517/00008008
ID登録タイプ JaLC
著者 Ishikawa, Keisuke

× Ishikawa, Keisuke

WEKO 11084

Ishikawa, Keisuke

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Toda, Masashi

× Toda, Masashi

WEKO 10093
e-Rad 40336417

Toda, Masashi

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Sakurazawa, Shigeru

× Sakurazawa, Shigeru

WEKO 11086

Sakurazawa, Shigeru

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Akita, Junichi

× Akita, Junichi

WEKO 122
e-Rad 10303265
金沢大学研究者情報 10303265
研究者番号 10303265

Akita, Junichi

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Kondo, Kazuaki

× Kondo, Kazuaki

WEKO 11087

Kondo, Kazuaki

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Nakamura, Yuichi

× Nakamura, Yuichi

WEKO 11088

Nakamura, Yuichi

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著者別表示 秋田, 純一

× 秋田, 純一

秋田, 純一

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提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学融合研究域融合科学系 / 金沢大学理工研究域電子情報学系
書誌情報 Proceedings - 9th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, ICIS 2010

号 5593147, p. 37-42, 発行日 2010-01-01
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/ICIS.2010.131
出版者
出版者 IEEE = Institute of Electrical and Electronics Engineers
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The finger movement has the information about force, speed to bend and the combination of fingers. If these information is estimated, the many degrees of freedom interface can apply it. In this study, we aimed for the many degrees of freedom finger movement classification. We tried each fingers classification and the estimate of the flexural finger force using surface-electromyogram signals. In the technique, amount of characteristic are a cepstral coefficient of EMG signals and an integral calculus EMG signals. A support vector machine performs learning and classtification. Therefore, I propose the classification technique and inspected a classification each finger and the combination of fingers by offline data handling using surface EMG signals. © 2010 IEEE.
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-27 10:18:57.096062
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