aalto1 untyped-item.component.html
Avkodning av handrörelser och handskrift från elektromyografi-data
Loading...
Files
Aalto login required (access for Aalto Staff only).
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
ELEC3016
Degree programme
Language
sv
Pages
31
Series
Abstract
Elektromyografi (EMG) är en metod som används för att analysera myoelektrisk aktivitet. Studier har undersökt hur olika klassificeringsmetoder kan användas för att analysera signaler som samlas under EMG-mätningar för att sedan avkoda rörelser baserat på musklernas aktivitet. Forskningsområdet har möjliga tillämpningar inom utvecklingen av myoelektriska proteser eller diagnostik av neurodegenerativa sjukdomar som påverkar finmotoriken. Kandidatarbetet är en litteraturstudie som behandlar ett antal studier där EMG-data har använts för att avkoda handrörelser eller handskrift, och syftet med arbetet är att bidra till områdets utveckling genom att lyfta fram aspekter av studierna som fungerar eller som inte fungerar, och föreslå eventuella förändringar baserat på luckor i studierna. Studiernas resultat tyder på att avkodning av handskrift och handrörelser är möjligt med hjälp av maskininlärningsmetoder och ett antal förbehandlingsmetoder. Maskininlärningsmetoderna inkluderar, men är inte begränsade till, stödvektormaskiner (SVM), neurala nätverk och linjär diskriminantanalys (LDA). En av signalbehandlingsmetoderna som är i stort fokus är Dynamic Time Warping (DTW). För att öka på klassifikationsmetodernas prestanda används olika metoder av feature engineering eller dimensionalitetsminskning, exempelvis PCA.