ניתוח אותות אלקטרומיוגרפיה (EMG) ממלא תפקיד מכריע בשיפור העוצמה של ממשקי אדם-מכונה (HMIs) על ידי פרשנות מדויקת של פעילות שרירים, ממשקים אלה יכולים להיות יותר קשובים ואמינים, במיוחד בסביבות דינמיות.

הבנת אותות EMG

אותות EMG הם אותות חשמליים המיוצרים על ידי סיבי שרירים במהלך התכווצות.הם מספקים מידע חשוב על דפוסי הפעלה שרירים, אשר ניתן לרתום כדי לשלוט על גפיים פרוטות, exoskeletons, ומכשירים אחרים המסייעים.

אתגרים ב-EMG Signal Process

  • אותות רעש והתערבות ממקורות חיצוניים
  • אפשרויות להפעלה שרירים בקרב אנשים
  • מיקום Electrode inconsistencies
  • אפקטים שומניים משנים את מאפייני האות

טכניקות לשיפור רובוסטנס

כמה טכניקות מתקדמות מועסקות כדי לשפר את ניתוח אותות EMG:

  • (ב) ,0) שיטות מפרש: 1FLT: הסרת רעש באמצעות מסננים מפספים
  • (ב) ,0) ,FLT:1 , זיהוי תכונות אות מפתח כמו תדירות או שורש פירושו ריבוע (RMS)
  • (FLT:0) אלגוריתמי למידת מקראין: 1.FLT:1 מסווג תבניות פעילות שרירים לשליטה מדויקת
  • אלגוריתמים:0 (ב) אלגוריתמים: 1FLT: 1 מכוונן לסימן של דחיפות לאורך זמן

כיוונים עתידיים

מחקר מתפתח מתמקד שילוב של טכניקות למידה עמוקות לשיפור זיהוי דפוס.בנוסף, שילוב EMG עם אחרים ביו-signals, כגון יחידות מדידה לא רצויות (IMUs), יכול לשפר עוד יותר את חוסן HMI, המאפשר אינטראקציות אינטואיטיביות ואמינה יותר של בני אדם-מכונה.