Pattern recognition of composite motions based on EMG signal via machine learning
المؤلفون المشاركون
al-Muifraji, Mahmud Hamzah
Mahmud, Nuf T.
Salih, Samir K.
Said, Thamir R.
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 39، العدد 2A (28 فبراير/شباط 2021)، ص ص. 295-305، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2021-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
العلوم التربوية
الهندسة الكهربائية
الموضوعات
الملخص EN
In the past few years, physical therapy plays a crucial role during rehabilitation.
Numerous efforts are made to demonstrate the effectiveness of medical/ clinical and human-machine interface (HMI) applications.
One of the most common control methods is using electromyography (EMG) signals generated by muscle contractions to implement the prosthetic human body parts.
This paper presents an EMG signal classification system based on the EMG signal.
The data is collected from biceps and triceps muscles for six different motions, i.e., bowing, clapping, handshaking, hugging, jumping, and running using a Myo armband with eight electromyography sensors.
The Root Mean Square, Difference Absolute Standard Deviation Value, and Principle Component Analysis are used to extract the raw signal data and enhance classification accuracy.
The machine learning method is applied, i.e., Support Vector Machine and K-Nearest Neighbors are used for classification; the results show that the K-Nearest Neighbors method achieves a higher accuracy percentage than the SVM.
Making high training accuracy for different physical actions helps implement human prosthetic parts to help the people who suffer from an amputee.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mahmud, Nuf T.& al-Muifraji, Mahmud Hamzah& Salih, Samir K.& Said, Thamir R.. 2021. Pattern recognition of composite motions based on EMG signal via machine learning. Engineering and Technology Journal،Vol. 39, no. 2A, pp.295-305.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1281600
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mahmud, Nuf T.…[et al.]. Pattern recognition of composite motions based on EMG signal via machine learning. Engineering and Technology Journal Vol. 39, no. 2A (2021), pp.295-305.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1281600
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mahmud, Nuf T.& al-Muifraji, Mahmud Hamzah& Salih, Samir K.& Said, Thamir R.. Pattern recognition of composite motions based on EMG signal via machine learning. Engineering and Technology Journal. 2021. Vol. 39, no. 2A, pp.295-305.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1281600
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 304-305
رقم السجل
BIM-1281600
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