Биоинформационная система с классификатором движений лучезапястного сустава на основе нечеткой логики

Рассмотрены вопросы построения биоинформационной системы на основе данных электромиографии. Предложена многоуровневая структура обработки сигналов, отражающая информацию о движении лучезапястного сустава и обеспечивающая определение типа движения с использованием классификатора на основе нечеткой логики. Результаты моделирования системы продемонстрировали высокую вероятность распознавания типа движений (до 95%), что обеспечивает возможность применения предложенных подходов в системах управления многофункциональными протезами.

Литература

[1] Со Со Тав У, Гаврилов А.И. Система обработки данных электромиографии // Молодежный научно-технический вестник. Электрон. журн. 2015. № 11. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/817650.html (дата обращения 07.09.2015)

[2] Zecca M., Micera S., Carrozza M.C., Dairo P. Control of multifunctional prosthetic hands by processing the electromyographic signal // Critical reviews in biomedical engineering. 2002. No. 30. P. 459-485.

[3] Fraiwan L., Awwad M., Mahdawi M., Jamous Sh. Real time virtual prosthetic hand controlled using EMG signals // 1st Middle East Conference on Biomedical Engineering. 2011. P. 225-227. DOI: 10.1109/MECBME.2011.5752106

[4] Пупков К.А., Гаврилов А.И., Шахназаров Г.А. Комплексирование технологий управления в интеллектуальных системах высокой точности и надежности // Вестник РУДН. Сер. Инженерные исследования. 2011. № 4. С. 60-67.

[5] Андрианов Д.А., Гаврилов А.И. Разработка системы анализа биологических показателей человека на основе нейросетевых технологий // Молодежный научно-технический вестник. Электрон. журн. 2012. № 3. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/458150.html (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 приближенных 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.