Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "EMG system" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    System diagnostyki aktywności ruchowej z zastosowaniem systemu Android
    Diagnosis of physical activity system by using Android
    Autorzy:
    Tutak, J. S.
    Wyłupek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/136076.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Szczecinie
    Tematy:
    diagnostyka
    mechatronika
    system Android
    mechatronics
    hardware system
    software system
    Android
    EMG measurements
    Opis:
    Wstęp i cel: Celem projektu było zbudowanie systemu do diagnozy aktywności ruchowej osób z wykorzystaniem urządzenia wyposażonego w system Android. Przeprowadzona diagnoza nie jest jedynie oparta o wskazania z czujników na pokładzie telefonu. Wraz z nią współpracuje układ odpowiedzialny za pomiar aktywności mięśni. Materiał i metody: Aplikacja dla systemu Android napisana została w języku Java. System uruchamia ją za pomocą maszyny wirtualnej Dalvik. Aplikacja została przygotowana w środowisku Android- Studio przy pomocy powyższego języka. W artykule omówiono sposób działania systemu z uwzględnieniem pomiaru sygnałów EMG z zastosowaniem zewnętrznego urządzenia Neurobit Optima. Wyniki: Wynikiem pracy jest w pełni funkcjonalny prototyp. Przeprowadzono szczegółowe testy potwierdzające poprawność działania opracowanego systemu. Wniosek: Opisany system jest nowatorski z pozytywnymi opiniami przyszłych użytkowników.
    Introduction and aim: The article presents the issues of the system to the diagnosis the physical activity of people using the Android-based device. The main goal of the project was to create a system responsible for the measurement of activity the muscles and physical movement parameters. Material and methods: The project has been designed and implemented based on software Android - Studio and Neurobit Optima for EMG measurements. Results: The result of work is fully functional prototype assist device. Conclusion: The method described is innovative with positive test and opinion of future users.
    Źródło:
    Problemy Nauk Stosowanych; 2017, 6; 163-172
    2300-6110
    Pojawia się w:
    Problemy Nauk Stosowanych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mikroprocesorowy układ sterowania ramieniem robota sygnałem elektromiograficznym
    Microprocessor control system for robot arm with electromification signal
    Autorzy:
    Trzmiel, Grzegorz
    Kurz, Dariusz
    Smoczyński, Wiktor
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/377819.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    sygnał elektromiograficzny EMG
    mikroprocesorowy układ sterowania
    model ramienia robota
    Opis:
    W pracy zaprojektowano oraz przedstawiono prototyp ramienia robota sterowanego sygnałem EMG (elektromiograficznym). W części teoretycznej przedstawiono przegląd publikacji dotyczących charakterystyki i sposobu pomiaru sygnału EMG, koncepcję zastosowania zmierzonego sygnału do sterowania modelem ludzkiej ręki oraz krótki opis zastosowanego w projekcie układu Arduino. W części praktycznej opracowano projekt urządzenia wraz z zestawieniem wykorzystanych podzespołów oraz prezentacją fizycznego obiektu. Na końcu zestawiono koszty elementów składowych w postaci kosztorysu oraz przedstawiono możliwości zastosowań i tendencje rozwojowe zaprojektowanego urządzenia.
    A prototype of a robot arm controlled by EMG (electromyographic) signal was designed and presented in the work. The theoretical part presents an overview of publications on the characteristics and measurement of EMG signal, the concept of using the measured signal to control the human hand model and a brief description of the Arduino system used in the project. In the practical part, the design of the device together with the list of used components and the presentation of the physical object were developed. At the end, the cost of components in the form of a cost estimate was presented and the application possibilities and development trends of the designed device were presented.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2019, 99; 179-190
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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