An Evaluation of Hand-Force Prediction Using Artificial Neural-Network Regression Models of Surface EMG Signals for Handwear Devices
المؤلفون المشاركون
Yokoyama, Masayuki
Koyama, Ryohei
Yanagisawa, Masao
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hand-force prediction is an important technology for hand-oriented user interface systems.
Specifically, surface electromyography (sEMG) is a promising technique for hand-force prediction, which requires a sensor with a small design space and low hardware costs.
In this study, we applied several artificial neural-network (ANN) regression models with different numbers of neurons and hidden layers and evaluated handgrip forces by using a dynamometer.
A handwear with dry electrodes on the dorsal interosseous muscles was used for our evaluation.
Eleven healthy subjects participated in our experiments.
sEMG signals with six different levels of forces from 0 N to 200 N and maximum voluntary contraction (MVC) are measured to train and test our ANN regression models.
We evaluated three different methods (intrasession, intrasubject, and intersubject evaluation), and our experimental results show a high correlation (0.840, 0.770, and 0.789 each) between the predicted forces and observed forces, which are normalized by the MVC for each subject.
Our results also reveal that ANNs with deeper layers of up to four hidden layers show fewer errors in intrasession and intrasubject evaluations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yokoyama, Masayuki& Koyama, Ryohei& Yanagisawa, Masao. 2017. An Evaluation of Hand-Force Prediction Using Artificial Neural-Network Regression Models of Surface EMG Signals for Handwear Devices. Journal of Sensors،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186940
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yokoyama, Masayuki…[et al.]. An Evaluation of Hand-Force Prediction Using Artificial Neural-Network Regression Models of Surface EMG Signals for Handwear Devices. Journal of Sensors No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186940
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yokoyama, Masayuki& Koyama, Ryohei& Yanagisawa, Masao. An Evaluation of Hand-Force Prediction Using Artificial Neural-Network Regression Models of Surface EMG Signals for Handwear Devices. Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186940
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1186940
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر