| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2015-12-18 08:45
時間周波数解析を用いた筋電信号からの動作変容の検知
○渡邉真樹・右田雅裕・戸田真志（熊本大）・近藤一晃（京大）・桜沢 繁（公立はこだて未来大）・秋田純一（金沢大）・中村裕一（京大） |
| 抄録 |
（和） |
我々は筋電信号から人の動作に含まれる認知状態や感情を検知するための研究を行っている．これまでの研究では筋電の振幅や周波数成分からそれらを調べようとしたが，特徴を上手く抽出することができなかった．本著では今までの特徴成分よりもより詳細な特徴抽出するために時間周波数解析を用いた．また時間周波数成分を利用して動作の識別や動作の安定性を調べるPetal構造という手法を用いて，動作の筋電信号からある動作の細かい変容を調べ，動作に含まれる認知状態や感情を検知することを試みる．Petal構造では入力である筋電信号をウェーブレット変換し高次元の特徴ベクトル化する．その後，特徴ベクトルを次元圧縮することで3次元空間に落とし込み動作の識別をする手法である． |
| （英） |
In Recent years, the research of estimation for user's cognitive states is area of active research. We focus on the research of estimating user's cognitive states on grasping behavior for recognizing user's feelings. Then, our purpose is applying EMG signals to estimation method of user's cognitive states. In this paper, we introduce the method for a myoelectric forearm prosthesis to predict cognitive states from EMG. The method represents how a controller in a prosthesis. It was called “Petal structure”. A Petal structure is made from EMG signals, wavelet transform and reduction of dimension. A Petal structure can determine unstable action setting outliers. In future works, we have to measure EMG signals and do experiment. |
| キーワード |
（和） |
筋電信号 / 時間周波数解析 / Petal構造 / 認知状態 / / / / |
| （英） |
EMG / Time Frequency Analysis / Petal Structure / Cognitive States / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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