Биоинформационная система с классификатором движений лучезапястного сустава на основе нечеткой логики

12 / 14

А.И. Гаврилов, Со Со Тав У
82 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6
5. Андрианов Д.А., Гаврилов А.И. Разработка системы анализа биологических показате-
лей человека на основе нейросетевых технологий // Молодежный научно-технический
вестник. Электрон. журн. 2012. № 3. URL:
(дата обращения 04.12.2014)
6. Ryait H.S., Arora A.S., Agarwal R. SEMG signal analysis at acupressure points for elbow
movement // Journal of Electromyography and Kinesiology. 2011. Vol. 21. No. 5. P. 868–876.
DOI: 10.1016/j.jelekin.2011.07.002
7. Ahmad S.A., Ishak A.J., Ali S. Classification of surface electromyographic signal using fuzzy
logic for prosthesis control // IEEE EMBS Conference on biomedical engineering and science.
2010. P. 471–474. DOI: 10.1109/IECBES.2010.5742283
8. Shalu George. K., Sivanandan K.S, Mohandas K.P. Speed based EMG classification using
fuzzy logic // International Review on Computers and Softwares. 2012. Vol. 7. No. 3.
P. 950–958.
9. Crawford B., Miller K., Shenoy Rao R. Real-time classification of electromyographic signals
for robotic control // Proceeding of AAAI. 2005. P. 523–528.
10. Суранов А.Я. LabVIEW. Справочник по функциям. М.: ДМК Пресс, 2007. 536 с.
11. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию при-
ближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
12. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия
решений: Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С. 5–49.
Гаврилов Александр Игоревич — канд. техн. наук, доцент кафедры «Системы автома-
тического управления» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Российская Федерация, 105005, Москва,
2-я Бауманская ул., д. 5).
Со Со Тав У — аспирант кафедры «Системы автоматического управления» МГТУ
им. Н.Э. Баумана (Российская Федерация, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5).
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
Гаврилов А.И., Со Со Тав У. Биоинформационная система с классификатором движе-
ний лучезапястного сустава на основе нечеткой логики // Вестник МГТУ им. Н.Э. Бау-
мана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6. C. 71–84. DOI: 10.18698/0236-3933-2016-6-71-84
BIONFORMATICS SYSTEMWITH WRIST JOINT MOVEMENT
CLASSFIER BASED ON FUZZY LOGIC
A.I. Gavrilov
Soe Soe Thaw Oo
Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russian Federation
Abstract Keywords
The paper considers research and development of bioinfor-
matics system based on the electromyography data (EMG).
We consider a multilevel structure for EMG signal processing
with the focus on collecting information of the wrist joint
movement and recognition of the motion type with the fuzzy
logic classifier. The simulation results show high probability
Fuzzy logic, electromyography,
pattern recognition, multifunc-
tional prosthesis