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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

Robust finger motion classification using frequency characteristics of surface electromyogram signals

https://doi.org/10.24517/00008556
https://doi.org/10.24517/00008556
af0b0b01-b4d7-42a9-b9d5-261b40fb1986
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-AKITA-J-362.pdf TE-PR-AKITA-J-362.pdf (447.1 kB)
license.icon
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル Robust finger motion classification using frequency characteristics of 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_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.24517/00008556
ID登録タイプ JaLC
著者 Ishikawa, Keisuke

× Ishikawa, Keisuke

WEKO 12090

Ishikawa, Keisuke

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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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Toda, Masashi

× Toda, Masashi

WEKO 10093
e-Rad 40336417

Toda, Masashi

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Kondo, Kazuaki

× Kondo, Kazuaki

WEKO 12092

Kondo, Kazuaki

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Sakurazawa, Shigeru

× Sakurazawa, Shigeru

WEKO 12093

Sakurazawa, Shigeru

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Nakamura, Yuichi

× Nakamura, Yuichi

WEKO 12094

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
書誌情報 2012 International Conference on Biomedical Engineering, ICoBE 2012

号 6179039, p. 362-367, 発行日 2012-01-01
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-145771989-9
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/ICoBE.2012.6179039
出版者
出版者 IEEE
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Finger motion classification using surface electromyogram (EMG) signals is currently being applied to myoelectric prosthetic hands with methods of pattern classification. It can be used to classify motion with great accuracy under ideal circumstances. However, the precision of classification falling to change the quantity of EMG feature with muscle fatigue has been a problem. We addressed this problem in this study, which was aimed at robustly classifying finger motion against changes in EMG features with muscle fatigue. We tested the changes in EMG features before and after muscle fatigue and propose a robust feature that uses a methods of estimating tension in finger motion by taking muscle fatigue into consideration. © 2012 IEEE.
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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Ver.1 2023-07-27 10:19:09.037874
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