최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.66 no.5, 2017년, pp.843 - 850
이진 (Dept. of Control & Instrumentation Engineering, Kangwon National Univ.)
The EMG amplitude estimator, which has been investigated as an indicator of muscle force, is utilized as the control input to artificial prosthetic limbs. This paper describes an application of the optimal EMG amplitude estimator to the surface EMG signals recorded during constant isometric %MVC (ma...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
표면근전도 신호는 어떻게 활용되는가? | 표면근전도(surface EMG) 신호의 진폭(amplitude)은 대상 근육이내는 근력(muscular force)을 간접적으로 추정하는 수단으로 사용될 수 있으며[1,2], 이렇게 측정할 수 있는 근력은 각종 인공 보장구(prosthetic limbs) 및 로봇의 제어입력 등으로 활용도가 증대되고 있다[3-5]. | |
근전도 신호의 진폭 측정을 위하여 이용되고 있는 신호처리 방법으로는 무엇이 있는가? | 지금까지 근력을 추정할 수 있는 근전도 신호의 진폭 측정을위하여 이용되고 있는 신호처리 방법으로는 정류된 신호의 평균값(ARV : average rectified value)과, 근전도 신호의 실효값 (RMS : root mean squre)을 사용하는 것이 대표적이다. 그러나 표면근전도 신호의 진폭은 관혈적(invasive)으로 신호원에 근접하여 측정하는 침(needle) 근전도 신호보다는 여러 가지 원인에 의한 잡음에 오염되며[1,3,4], 근섬유에서 발생한 활동전위들이 조직, 뼈 등을 거- 피부표면까지 전파하면서 시, 공간적으로 서로 중첩되어 검출되기 때문에 ARV, RMS로 추정할 수 있는 표면근전도 진폭 값과 실제 참값사이의 신호대잡음비(SNR: signal-to- noise ratio)가 낮다는 문제점이 있었으며, 이를 개선하는 것이 정확한 근력추정기로서의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. | |
연구자들이 어떤 문제점을 해결하고자 ARV, RMS를 적용한 표면근전도 진폭추정기의 신호대잡음비를 높이기 위한 연구를 하고 있는가? | 지금까지 근력을 추정할 수 있는 근전도 신호의 진폭 측정을위하여 이용되고 있는 신호처리 방법으로는 정류된 신호의 평균값(ARV : average rectified value)과, 근전도 신호의 실효값 (RMS : root mean squre)을 사용하는 것이 대표적이다. 그러나 표면근전도 신호의 진폭은 관혈적(invasive)으로 신호원에 근접하여 측정하는 침(needle) 근전도 신호보다는 여러 가지 원인에 의한 잡음에 오염되며[1,3,4], 근섬유에서 발생한 활동전위들이 조직, 뼈 등을 거- 피부표면까지 전파하면서 시, 공간적으로 서로 중첩되어 검출되기 때문에 ARV, RMS로 추정할 수 있는 표면근전도 진폭 값과 실제 참값사이의 신호대잡음비(SNR: signal-to- noise ratio)가 낮다는 문제점이 있었으며, 이를 개선하는 것이 정확한 근력추정기로서의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. |
J. V. Basmajian and C. J. De Luca, Muscles alive : Their functions revealed by electromyography., Baltimore, MD, Williams & Wilkins, 1985.
H. S. Milner-Brown and R. B. Stein, "The relationship between the surface electromyogram and muscular force," J. Physiol., vol. 246, No. 3, pp. 549-569, 1975.
E.A. Clancy and E.L. Morin R. Merletti, "Sampling, noisereduction and amplitude estimation issues in surface electromyography," J. Electromyo. Kinesiol., vol. 12, pp. 1-16, 2002.
D. Staudenmann, K. Roeleveld, D.F. Stegeman, J.H. van Dieen, "Methodological aspects of SEMG recordings for force estimation," J. Electromyogr. Kinesiol., vol. 20, pp. 375-387, 2010.
T. W. Calvert and A. E. Chapman," The relationship between the surface EMG and force transients in muscle: simulation and experimental studies," Proc. IEEE, vol. 65, No. 5, pp. 682-689, 1977.
M. I. A. Harba and P. A. Lynn, "Optimizing the acquisition and processing of surface electromyographic signals," J. Biomed. Eng., vol. 3, pp. 100-106, 1981.
N. Hogan and R.W. Mann, "Myoelectric signal processing: Optimal estimation applied to EMG part I: Derivation of the optimal myoprocessor," IEEE Trans. BME, vol. 27, No. 7, pp. 382-395, 1980.
N. Hogan and R.W. Mann, "Myoelectric signal processing: Optimal estimation applied to EMG - part II: Experimental demonstration of optimal myoprocessor performance," IEEE Trans. BME, vol. 27, No. 7, pp. 396-410, 1980.
E. A. Clancy and N. Hogan, "Single site electromyography amplitude estimation," IEEE Trans. BME, vol. 41, No. 2, pp. 159-167, 1994.
Y. St-Amant, D. Rancourt, E.A. Clancy and N. Hogan, "Influence of smoothing window length on electromyogram amplitude estimates," IEEE Trans. BME, vol. 45, No. 6, pp. 795-800, 1998.
D. Farina and R. Merletti, "Comparison of algorithms for estimation of EMG variables during voluntary isometric contraction," J. Electromyogr. Kinesiol., vol. 10, pp. 337-349, 2000.
R. Merletti, L. R. Lo Conte, C. Orizio, "Indices of muscle fatigue," J. Electromyogr. Kinesiol., vol. 1, pp. 20-33, 1991.
G. F. Inbar and A. E. Noujaim, "On surface EMG spectral characterization and its application to diagnostic classification", IEEE Trans. BME, vol. 31, pp. 597-604, 1984.
J. Lee, "An accuracy analysis of Run-test and RA (reverse arrangement)-test for assessing surface EMG signal stationarity", J. of KIEE, vol. 63, no. 2, pp. 291-296, 2014.
A. Papoulis, Probability, random variables and stochastic processes, Mcgraw-Hill, NY, 1965.
J. S. Bendat and A. G. Piersol, Random data: analysis and measurement procedures, 2nd ed., New York: John Wiley & Sons, 1986.
O. Paiss and G.F. Inbar, "Autoregressive modeling of surface EMG and its spectrum with application to fatigue", IEEE Trans. BME, vol. 34, No. 10, pp. 761-770, 1987.
http://www.delsys.com
C. M. Thompson and L. Shure, Matlab and Simulink User's Guide, Mathworks Inc., 2002.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.