Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Elektromiografia" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Sprzętowy układ do estymacji siły oraz zmęczenia mięśni na podstawie sygnału elektromiograficznego
A hardware system for muscle force and tiredness estimation from electromyo-graphic signal
Autorzy:
Kraft, M.
Fularz, M.
Kaczmarek, P.
Schmidt, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156364.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
FPGA
elektromiografia
EMG
force and fatigue estimation
Opis:
W pracy przedstawiono implementację układu służącego do estymacji siły oraz zmęczenia mięśni na podstawie sygnału elektromiograficznego (EMG), rejestrowanego za pomocą dwukanałowego wzmacniacza, oraz położenia stawu mierzonego za pomocą enkodera kwadraturowego. W matrycy FPGA zaimplementowano struktury obliczające aktualną wartość średniej częstotliwości (MNF) oraz wartości średniokwadratowej (RMS) sygnału i kąta, co umożliwia estymację aktualnej siły oraz zmęczenia. Opracowane rozwiązanie jest skalowalne i umożliwia równoległą obsługę liczby kanałów ograniczonej wyłącznie zasobami matrycy FPGA.
This paper presents an FPGA implementation of the muscle force and fatigue estimation unit based on the analysis of an electromyography (EMG) signal measured with a two-channel amplifier and the joint position measured with a quadratic encoder. The contemporary systems use the root mean square (RMS) of the EMG signal and muscle length to estimate the contraction force and decrease in the median frequency of the EMG signal to detect the muscle fatigue [2]. The proposed system consists of (Fig. 1): an infinite impulse response (IIR) high-pass filter with the cut-off frequency of 10 Hz, a dedicated RMS calculation block for the 512 samples window (Fig. 2.), the Fast Fourier Transform (FFT) block and a MicroBlaze processor. The muscle length is estimated using measurements from the encoder placed on the joint. The mean value of the EMG signal frequencies is used as the approximation of the median-frequency. The system was tested using the Xilinx SP605 evaluation kit and the obtained results were verified. The resources usage is presented in Table 1. Due to the FPGA inherent ability to parallelize computation, additional measurement channels can be easily added without increase in the processing time. The presented system is portable and can be used as a part of any mobile solution requiring feedback from the muscles-state (e.g. exoskeleton). Due to its scalability, it can be easily extended into a larger muscle-analysis system. Moreover, it can be modified to facilitate analysis of other biomedical signals.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 684-686
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostyka chorób nerwowo-mięśniowych z zastosowaniem analizy widmowej sygnałów EMG
Diagnostic of neuro-muscular disorders by Spectral analysis of EMG signals
Autorzy:
Komur, P.
Dobrowolski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157687.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
elektromiografia ilościowa
potencjał czynnościowy jednostki ruchowej
analiza widmowa
quantitative electromyograph
motor unit action potential
spectral analysis
Opis:
Statystyczne opracowanie wyników badania elektromiograficznego realizowane w dziedzinie czasu zapewnia w większości przypadków prawidłową diagnozę, obarczoną jednakże pewnym błędem wynikającym z niejednoznaczności definicji parametrów czasowych. W niniejszym artykule autorzy definiują dyskryminantę widmową, której podstawową zaletą jest precyzyjna i realizowalna w sposób zalgorytmizowany definicja pozwalająca na obiektywne porównywanie wyników badań uzyskiwanych przez diagnostów o różnym doświadczeniu i pochodzących z różnych ośrodków badawczych. Jednocześnie zapewnia ona lepszą rozróżnialność przypadków chorobowych, niż tradycyjne parametry określane w dziedzinie czasu.
The statistical processing of electromyographic signal examination performed in the time domain ensures mostly correct classification of pathology; however, because of an ambiguity of most temporal parameter definitions, a diagnosis can include a significant error that strongly depends on the neurologist’s experience. In this paper, the authors present a definition for single-point spectral discriminant that directly enables a unique diagnosis to be made. An essential advantage of the suggested discriminant is a precise and algorithmically realized definition that enables an objective comparison of examination results obtained by physicians with different experiences or working in different research centers. At the same time the spectral discriminant secure better discrimination between disease cases than temporal parameters.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 380-383
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies