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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-25 14:40
表面筋電の特徴抽出のためのウェーブレット係数集合のシフト選択法
永井秀利九工大MICT2019-49 MBE2019-78
抄録 (和) 表面筋電信号の特徴分析のために一般的に用いられているRMS や平均パワー周波数などは,設定した窓区間の平均的な特性を表している.そのため,特徴の時間変化をより細かく捉えたいのであれば,時間解像度に優れるウェーブレット解析の結果に基づいて特徴量を求めることが望ましい.しかし,一般的な離散ウェーブレット解析手法である多重解像度解析には「シフト不変性の欠如」という問題が存在する.この問題を回避するために冗長ウェーブレット解析を行った場合,特定時刻の信号特徴を得るためのウェーブレット係数集合の選択の自由度は大幅に増す.本稿では,各周波数帯域で時刻をずらしてウェーブレット係数を選出する手法を提案し,係数集合の違いによって特徴量にどのような違いが生じるかについて述べる. 
(英) Common EMG features such as RMS and MPF represent the average characteristics in the short-term window. Therefore, when we want to capture the temporal change of the features in more detail, it is desirable to obtain the feature values based on the result of wavelet analysis, which has better temporal resolution. However, multiresolution analysis, which is a general discrete wavelet analysis method, has a problem of "lack of shift invariance". To avoid this problem, we perform redundant wavelet analysis. As the result, we can more flexibly select a set of wavelet coefficients by which we calculate feature values of a certain time. In this paper, we propose the method to select wavelet coefficients by shifting the time-frequency area of each frequency zone. And we describe how the wavelet coefficient sets cause difference in feature values.
キーワード (和) 表面筋電 / 冗長ウェーブレット解析 / ウェーブレット係数集合タイプ / ウェーブレット重心 / ウェーブレット係数のRMS / / /  
(英) surface EMG / redundant wavelet analysis / type of wavelet coefficient set / center-of-balance of wavelet coefficients / wavelet-coefficient-based RMS / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 391, MBE2019-78, pp. 51-56, 2020年1月.
資料番号 MBE2019-78 
発行日 2020-01-18 (MICT, MBE) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MICT2019-49 MBE2019-78

研究会情報
研究会 MBE MICT  
開催期間 2020-01-25 - 2020-01-25 
開催地(和) KKRホテル熊本 
開催地(英) KKR Hotel Kumamoto 
テーマ(和) ME, ヘルスケア・医療情報通信技術, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MBE 
会議コード 2020-01-MBE-MICT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 表面筋電の特徴抽出のためのウェーブレット係数集合のシフト選択法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Shift Selection Method for Wavelet Coefficient Set to Extract Features of Surface EMG Signals 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 表面筋電 / surface EMG  
キーワード(2)(和/英) 冗長ウェーブレット解析 / redundant wavelet analysis  
キーワード(3)(和/英) ウェーブレット係数集合タイプ / type of wavelet coefficient set  
キーワード(4)(和/英) ウェーブレット重心 / center-of-balance of wavelet coefficients  
キーワード(5)(和/英) ウェーブレット係数のRMS / wavelet-coefficient-based RMS  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 永井 秀利 / Hidetoshi Nagai / ナガイ ヒデトシ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: KIT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-01-25 14:40:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 MBE 
資料番号 MICT2019-49, MBE2019-78 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.390(MICT), no.391(MBE) 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数
発行日 2020-01-18 (MICT, MBE) 


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