Show simple item record

Analysis of EMG Signal for Prosthetic hand based on Fuzzy Logic Technique

dc.contributor.advisorPathak, Pawan Kumaren
dc.contributor.authorOllé, Tamásen
dc.date.accessioned2019-04-04T05:48:40Z
dc.date.available2019-04-04T05:48:40Z
dc.date.created2008cs
dc.identifier.citationOLLÉ, T. Analýza EMG signálu pro protetickou ruku založenou na Fuzzy logice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.cs
dc.identifier.other14600cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/15220
dc.description.abstractLidská ruka je koncový orgán horní končetiny, který slouží k důležité funkci uchopení, stejně jako důležitý orgán pro vnímání a komunikaci. Je to úžasný příklad o tom, jak komplexní mechanismus může být implementovaný, schopný chápat velice komplexní a užitečné úkoly používáním velmi efektivní kombinace mechanismů, snímání a řídicích funkcí. Elektromyogram (EMG) byl původně vyvinutý pro vyšetrování svalnatého nepořádku. Klinické aplikace se brzo rozšířila, nejpozoruhodněji ve výzkumu epilepsii a nakonec se stal populární po zavedení protéz, specificky tělem poháněných protéz. EMG nahrávání je použito pro studování funkčního stavu svalu během různých pohybů. Cílem tohoto projektu je vyvinutí elektromyogramové (EMG) metody třídění, která bude pomáhat v aplikacích jako systém pracující v reálném čase. První část tohoto projektu bylo získávání informací. Údaje reálného času byly zaznamenaný pomocí EMG monitorovacího systému (BIOPAC) a kompletní datová sada různých osob byl zaznamena. Tyto EMG data byly konvertované ze souboru ASCII do čitelné formy pro MATLAB. Druhou částí projektu byla extrakce vlastností. Pět tradičních parametrických rysů bylo vypočítáno, jmenovitě Integrovaný EMG (IEMG), variance (VAR), Zero Crossing (ZC), Slope Sign Changes (SSC) a Vlnová délka (WL). Třetí část projektu byla klasifikace EMG vzorů s použitím fuzzy logiky. Výsledky jsou docela slibné.en
dc.description.abstractThe human hand is an important limb essential for movement, grasping, perception , as well as being a vital part of the human body for sensation and communication. It is a classic example of how a complex mechanism can be implemented, capable of realizing very tedious and useful tasks using a very effective combination of mechanisms, sensing, actuation and control functions. Electrmyogram (EMG) was originally developed for the detection and further correction of muscular disorder. Further applications were soon evident, most importantly in epilepsy, and finally it became popular due to the introduction of prosthetics, specifically body powered prosthesis. EMG recording is used for studying the functional state of the muscle undr various motions when it undegoes stress and tension. The goal of this project is to develop electromyogram (EMG) classification methods that shall help in applications like real-time system. First Phase of this project was Data Acquisition. Real time data using PC based EMG Monitoring System (BIOPAC) was recorded and a complete data set of different subjects was obtained. This EMG data was converted from ASCII file to a readable form for MATLAB. Second Phase of this project was Feature Extraction. Five traditional parametric features, namely Integrated EMG (IEMG), Variance (VAR), Zero Crossings (ZC), Slope Sign Changes (SSC) and Waveform Length (WL) were extracted. Third phase of this project was Classification of EMG patterns using fuzzy logic techniques. The results were quite promising.cs
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectElektromyograf (EMG)en
dc.subjectprotetická rukaen
dc.subjectBiopac Student Laben
dc.subjectakční potenciál (AP)en
dc.subjectmotor unit action potential (MUAP)en
dc.subjectelektrodyen
dc.subjectsvalyen
dc.subjectSelf-Organizing Feature Map (SOFM)en
dc.subjectZero-crossing (ZC)en
dc.subjectthresholden
dc.subjectvariationen
dc.subjectFuzzy logicen
dc.subjectFuzzy Inference System (FIS)en
dc.subjectMamdani type FISen
dc.subjectElectromyogram (EMG)cs
dc.subjectprosthetic handcs
dc.subjectBiopac Student Labcs
dc.subjectAction Potential (AP)cs
dc.subjectMotor Unit Action Potential (MUAP)cs
dc.subjectelectrodescs
dc.subjectmusclescs
dc.subjectSelf-Organizing Feature Map (SOFM)cs
dc.subjectZero-crossing (ZC)cs
dc.subjectthresholdcs
dc.subjectvariationcs
dc.subjectFuzzy logiccs
dc.subjectFuzzy Inference System (FIS)cs
dc.subjectMamdani type FIScs
dc.titleAnalýza EMG signálu pro protetickou ruku založenou na Fuzzy logiceen
dc.title.alternativeAnalysis of EMG Signal for Prosthetic hand based on Fuzzy Logic Techniquecs
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2008-06-17cs
dcterms.modified2008-09-02-10:45:02cs
thesis.disciplineElektronika a sdělovací technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav radioelektronikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
sync.item.dbid14600en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2019.06.27 12:39:46en
sync.item.modts2019.06.27 12:26:34en
dc.contributor.refereeKolářová, Janaen
dc.description.markBcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record