![](/images/graphics-bg.png)
Design of Adaptive Filter Using JordanElman Neural Network in a Typical EMG Signal Noise Removal
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-03-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The bioelectric potentials associated with muscle activity constitute the electromyogram (EMG).
These EMG signals are low-frequency and lower-magnitude signals.
In this paper, it is presented that Jordan/Elman neural network can be effectively used for EMG signal noise removal, which is a typical nonlinear multivariable regression problem, as compared with other types of neural networks.
Different neural network (NN) models with varying parameters were considered for the design of adaptive neural-network-based filter which is a typical SISO system.
The performance parameters, that is, MSE, correlation coefficient, N/P, and t, are found to be in the expected range of values.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mankar, V. R.& Ghatol, A. A.. 2009. Design of Adaptive Filter Using JordanElman Neural Network in a Typical EMG Signal Noise Removal. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510140
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mankar, V. R.& Ghatol, A. A.. Design of Adaptive Filter Using JordanElman Neural Network in a Typical EMG Signal Noise Removal. Advances in Artificial Neural Systems No. 2009 (2009), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510140
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mankar, V. R.& Ghatol, A. A.. Design of Adaptive Filter Using JordanElman Neural Network in a Typical EMG Signal Noise Removal. Advances in Artificial Neural Systems. 2009. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510140
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-510140
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)