ÇOK İŞLEVLİ PROTEZ EL KONTROLÜ İÇİN ÖNKOL ELEKTROMİYOGRAFİ İŞARETLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Erkan Zeki ENGİN; Deniz TAŞAN; Mehmet ENGİN

Makale detayları

ÇOK İŞLEVLİ PROTEZ EL KONTROLÜ İÇİN ÖNKOL ELEKTROMİYOGRAFİ İŞARETLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Yazarlar:

Erkan Zeki ENGİN | Deniz TAŞAN | Mehmet ENGİN

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2015 Vol.17 Issue 49, pp.35-46

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2014

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000938528

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2547-958X

pISSN:

1302-9304

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Pattern recognition based prosthesis hand control algorithms have largely been used to produce artificial hand for handicapped people. This paper was investigated four classifiers (linear discriminant analysis, k-nearest neighbor, nearest neighbor and k-means) for multi-functional (six forearm movement: hand open, hand close, wrist flexion, wrist extension, ulnar deviation, and radial deviation) hand control by using EMG signals from forearm muscles. In training and testing of classifiers, EMG signal based RMS, variance, wavelet-based entropy, and zero-crossing rate features were used. As a result, linear discriminant analysis classifier has shown maximum accuracy for all subjects (%94,68 ± 3,96) and movements (%94,68 ± 3,58).

 

Örüntü tanıma tabanlı el kontrol algoritmaları, özürlü kişiler için yapay el üretmek amacı ile kullanılmaktadır. Bu çalışmada; önkol kaslarındaki EMG (ElektroMiyoGrafi) işaretlerini kullanarak, çok işlevli (altı önkol hareketi: el açık, el kapalı, bileği bükme, bilek uzatma, dirsek sapma ve açısal sapma) el kontrolü için dört sınıflandırıcı (doğrusal ayrım analizi, k-en yakın komşuluğu, en yakın komşuluk ve k-ortalama) incelenmiştir. Sınıflandırıcıların eğitim ve testinde, EMG işareti tabanlı etkin değer, varyans, dalgacık tabanlı entropi ve sıfır geçiş oranı öznitelikleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, doğrusal ayırma analizi sınıflandırıcısı tüm denekler (%94,68 ± 3,96) ve hareketler (%94,68 ± 3,58) için en fazla doğruluk göstermiştir.

Makale detayları

ÇOK İŞLEVLİ PROTEZ EL KONTROLÜ İÇİN ÖNKOL ELEKTROMİYOGRAFİ İŞARETLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Yazarlar:

Erkan Zeki ENGİN | Deniz TAŞAN | Mehmet ENGİN

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2015 Vol.17 Issue 49, pp.35-46

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2014

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000938528

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2547-958X

pISSN:

1302-9304

EMG

öznitelik çıkartımı

sınıflandırıcı

protez el

Sayı

Makale detayları

ÇOK İŞLEVLİ PROTEZ EL KONTROLÜ İÇİN ÖNKOL ELEKTROMİYOGRAFİ İŞARETLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Yazarlar: Erkan Zeki ENGİN | Deniz TAŞAN | Mehmet ENGİN

Yayıncı: Dokuz Eylul University

Dergi: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2015 Vol.17 Issue 49, pp.35-46

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2014

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000938528

Sıklık: Üç Yıllık

eISSN: 2547-958X

pISSN: 1302-9304

EMG

öznitelik çıkartımı

sınıflandırıcı

protez el

Sayı

Yazarlar:

Erkan Zeki ENGİN | Deniz TAŞAN | Mehmet ENGİN

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2015 Vol.17 Issue 49, pp.35-46

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2014

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000938528

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2547-958X

pISSN:

1302-9304