著者

吉川 雅博 三河 正彦 田中 和世

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.92, no.1, pp.93-103, 2009-01-01

被引用文献数

17

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本論文では筋電義手を制御するための,筋電位を利用して意図する手の動作をリアルタイムで識別する手法を提案する.本手法では特徴量に積分筋電位信号と筋電位信号のケプストラム係数を用い,サポートベクターマシン(SVM)により学習と動作識別を行う. SVMは様々なパターン認識問題に有効であることが分かってきているが,筋電位を利用した動作識別においても有効かどうかは明らかになっていない. 8名の被験者によるオフライン動作識別実験の結果, SVMを用いた提案手法は線形判別分析, k-最近傍法,ニューラルネットワークを用いた手法よりも優れた識別性能を示した.また,リアルタイム動作識別実験を行った結果,動作識別が精度よく行われ,動作開始タイミングに遅れがなく応答性がよいことが示された.