แม่เหล็กไฟฟ้า (EMG) เป็นเทคนิคที่ใช้บันทึกกิจกรรมไฟฟ้าที่ผลิตจากกล้ามเนื้อไฟฟ้า ความท้าทายนี้ยิ่งซับซ้อนมากขึ้น ในระบบการวินิจฉัยโรค นักกีฬา และระบบการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม ปัญหาสําคัญอย่างหนึ่งในการวิเคราะห์ของ EMG คือเอาวัตถุออก
การ เข้าใจ ลักษณะ ของ อี เอ็ม จี
EMG สิ่งประดิษฐ์นี้เป็นสัญญาณที่ไม่เกิดจากการทํางานของกล้ามเนื้อ แหล่งที่มาทั่วไปคือ การรบกวนด้วยไฟฟ้า การเคลื่อนที่ของไฟฟ้า และเสียงรบกวนภายนอก
ปัญหา ใน การ ขจัด สิ่ง แวด ล้อม ที่ มี ความ ยืดหยุ่น
- [FLT: 0] การย้ายอวัยวะภายใน: การเคลื่อนไหวของอิเล็กโทรด เมื่อเทียบกับผิวหนังทําให้เกิดความผันผวนที่เลียนแบบหรือบดบังสัญญาณของกล้ามเนื้อ
- [FLT: 0] เสียงรบกวนแบบเอกซ์เตอร์เทนเนล: ในสภาพแวดล้อมที่มีอุปกรณ์ไฟฟ้าหรือสัญญาณรบกวน ระดับเสียงสามารถเพิ่มขึ้น ทําให้ยากที่จะแยกสัญญาณ EMG ที่แท้จริง
- [FLT: 0] คุณภาพสัญญาณที่วัดได้: การเปลี่ยนแปลงในกระแสผิวหนังและสัมผัสด้วยไฟฟ้า มีผลต่อสัญญาณความสอดคล้อง, จําเป็นต้องใช้เทคนิคการกรองการปรับตัว
- [FLT: 0] ร้องขอการประมวลผลจริงเวลา: สภาพแวดล้อมที่มีความไม่ตาย] ต้องการวิธีการกําจัดวัตถุที่แม่นยําและรวดเร็วที่เหมาะสม สําหรับการใช้งานจริง
เทคนิค สําหรับ การ ถอด ออก แบบ
มี การ พัฒนา เทคนิค หลาย อย่าง เพื่อ แก้ ปัญหา เหล่า นี้ รวม ถึง:
- [FLT: 0] ขัดจังหวะ: โดยใช้ตัวกรองวง-พาสเพื่อกําจัดความถี่ที่เกี่ยวข้องกับเสียงรบกวน
- [FLT: 0] การกรองแบบขยาย: Algorithhs ที่ปรับพารามิเตอร์อย่างไม่เปลี่ยนแปลงตามลักษณะสัญญาณ
- [FLT: 0] การวิเคราะห์ส่วนประกอบอิสระ (ICA): แยกสัญญาณผสมกันเป็นแหล่งอิสระ สิ่งประดิษฐ์แยกออกมา
- [FLT: 0] Vavelet Transd: การตรวจสอบสัญญาณที่หลายเกล็ด เพื่อแยกวัตถุจากกิจกรรมของกล้ามเนื้อที่แท้จริง
แม้จะมีวิธีการเหล่านี้ แต่ได้ผลลัพธ์การกําจัดวัตถุที่มีประสิทธิภาพ ในสภาพแวดล้อมที่มีความยืดหยุ่นสูงยังคงเป็นความท้าทายที่ต่อเนื่องของงานวิจัย
รูปแบบการวน
การเอาวัตถุจากสัญญาณ EMG ในสภาพแวดล้อมที่เคลื่อนไหวได้นั้นจําเป็นยิ่งในการวิเคราะห์อย่างน่าเชื่อถือ เทคนิคปัจจุบันนี้จะให้การปรับปรุงอย่างมีนัยสําคัญ