A framework for acquisition, processing and classification of emg signals
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 852477
- Danışmanlar: PROF. JONATHAN KAO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of California Los Angeles
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Traditional input methods to interface with computer systems prove to be challenging for individuals with amputations or paralysis. Although several brain-machine interfaces were developed to address this problem, their invasive nature prevents widespread adoption. Alternatively, developing interfaces using non-invasive signals has been shown to be effective but they require large, non-intuitive gestures to function. In this work, we propose a framework to decode the subtle finger movements that occur naturally during typing via analyzing non-invasive EMG signals. Here, we establish synchronized communication with an amplifier to get signal recordings, perform signal preprocessing and utilize deep learning architectures for feature extraction and classification. Our approach achieves a within-session accuracy of up to 89.23% in detecting individual finger movements during a randomized typing task, with an average accuracy of 77.64% across all sessions. The time needed for classification is 4.16 ms per sample, making our framework suitable for real-time operation. Our framework demonstrates the possibility of identifying finger movements during typing in real-time using non-invasive EMG signals and provides a starting point for future work to allow individuals with amputations or disabilities to communicate effectively with computers.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Evaluating effects of denoising and feature extraction methods on classification of EMG signals
Başlık çevirisi yok
ERCAN GÖKGÖZ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolInternational Burch UniversityPROF. DR. ABDULHAMİT SUBAŞI
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Novel methods for microscopic image processing, analysis, classification and compression
Mikroskopik imge işleme, analiz, sınıflandırma ve sıkıştırma için yeni yöntemler
ALEXANDER SUHRE
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Fotoakustik yöntemi ile katı cisimlerde tahribatsız kusur tespiti
Non-destructive defect detection in solid objects using the photoacoustic method
ZEKERİYA BALCI
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MERT