مقاله طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام سطحی چند کاناله ساعد با استفاده از یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقاله طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام سطحی چند کاناله ساعد با استفاده از یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی دارای ۲۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام سطحی چند کاناله ساعد با استفاده از یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام سطحی چند کاناله ساعد با استفاده از یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام سطحی چند کاناله ساعد با استفاده از یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی :

تعداد صفحات :۲۴

طبقه بندی با دقت بالای سیگنال الکترومایوگرام سطحی برای کنترل دست مصنوعی از عناوین مهم تحقیق در حوزه توان بخشی است. به ویژه آنکه با افزایش درجات آزادی، نرخ تشخیص درست بشدت کاهش می یابد. در مقاله حاضر بر اساس یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی جدید پیشنهادی پنج لایه، طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام چند کاناله انجام شده است. در این ساختار متناظر با ویژگی های ورودی، قواعد جدید ایجاد و وزن آنها بر اساس الگوریتم پس انتشار خطا بهبود یافته و از الگوریتم ژنتیک برای تنظیم نهایی استفاده شده است. به دلیل تعداد درجات آزاد بالا در حرکات ناحیه زیر آرنج در مقایسه با ناحیه بالای آن، از شش جفت الکترود برای برداشت سیگنال استفاده شده است. پس از حذف اغتشاش با فیلتر، ویژگی های رایجی چون متوسط قدرمطلق سیگنال، ضرایب کپستروم و ضرایب بسته ویولت هرس شده با آنتروپی به طبقه بندی کننده اعمال شده اند برای تضمین زمان واقعی بودن مرحله تشخیص (کمتر از ms100) و ساده تر شدن طبقه بندی، با استفاده از نگاشت آنالیز مولفه های اساسی، بعد ویژگی ها از ۲۳۴ به ۱۰ کاهش یافته است. ثبت های مربوط به ۶ فرد در دو حالت ۶ کلاس و ۹ کلاس حرکتی ارزیابی شده و با طبقه بندی کننده ماشین بردار پشتیبان مقایسه شده است. در ۹ کلاس صحت متوسط ۹۶.۷% به دست آمد که نسبت به ماشین بردار پشتیبان (۷۶%) بهبود قابل توجهی دارد.