| 講演名 | 2017-08-10 非線形素子ネットワークを用いた表面筋電検出技術におけるユーザー適応パラメータ最適化機能の実装 稲田 一稀(北大), 位田 祐基(北大), 葛西 誠也(北大), |
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| 抄録(和) | 筋肉を緊張させたときに皮膚表面から得られる表面筋電信号には人の動作の情報が含まれており，筋電信号を解析し応用することでジェスチャーによる直感的な機械の制御が可能になる．日常生活の中で利用できる使いやすいマン・マシンインターフェース応用にむけて，我々は非線形素子ネットワークと多重表面電極を組み合わせた独自の高感度ロバスト筋電信号検出技術の開発を進めている．本報告ではユーザー適応のために系の唯一の調整パラメータである非線形素子のしきい値を自動調整する機能の実装と，SN比と応答速度の観点でしきい値の最適化について検討した結果について述べる． |
| 抄録(英) | Myoelectric signal (EMG) taken on the body surface of a user includes information of motion and position of the user action, then detection and analysis of the EMG is expected to realize intuitive machine control. Toward intuitive man-machine interface which can be used for general users in daily life, we have developed a sensitive and fluctuation-robust surface EMG detection technique using a nonlinear device network together with multiple surface electrodes. In this paper, we investigate the implementation of an auto-parameter tuning mechanism for user-adaptive capability of the system and discuss the optimization of the parameter in terms of output signal-to-noise ratio and response delay . |
| キーワード(和) | 筋電検出 / 確率共鳴 / 非線形素子 / しきい値 / 自動調整 |
| キーワード(英) | Myoelectric signal (EMG) / Stochastic resonance / Nonlinear device / Threshold / Auto tuning |
| 資料番号 | ED2017-35 |
| 発行日 | 2017-08-02 (ED) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ED |
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| 開催期間 | 2017/8/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | センサ，MEMS，一般 |
| テーマ（英） | Sensor, MEMS, general |
| 委員長氏名（和） | 津田 邦男(東芝) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Tsuda(Toshiba) |
| 副委員長氏名（和） | 須原 理彦(首都大) |
| 副委員長氏名（英） | Michihiko Suhara(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 新井 学(新日本無線) / 東脇 正高(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Manabu Arai(New JRC) / Masataka Higashiwaki(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大石 敏之(佐賀大) / 岩田 達哉(豊橋技科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshiyuki Oishi(Saga Univ.) / Tatsuya Iwata(TUT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electron Devices |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 非線形素子ネットワークを用いた表面筋電検出技術におけるユーザー適応パラメータ最適化機能の実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation Auto Parameter Optimization Mechanism in Robust Surface Myoelectric Detection Technique Using a Nonlinear Device Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 筋電検出 / Myoelectric signal (EMG) |
| キーワード(2)（和/英） | 確率共鳴 / Stochastic resonance |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形素子 / Nonlinear device |
| キーワード(4)（和/英） | しきい値 / Threshold |
| キーワード(5)（和/英） | 自動調整 / Auto tuning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 稲田 一稀 / Kazuki Inada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 位田 祐基 / Yuki Inden |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 葛西 誠也 / Seiya Kasai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-08-10 |
| 資料番号 | ED2017-35 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | ED-172 |
| ページ範囲 | pp.53-56(ED), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-08-02 (ED) |