Нейронна мережа в середовищі NI LabVIEW для класифікації сигналів електроміограм

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСоломін, Андрій Вячеславович
dc.contributor.authorБорисенко, Роман Володимирович
dc.date.accessioned2026-03-06T12:33:26Z
dc.date.available2026-03-06T12:33:26Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractВ сучасних умовах суттєво зросла потреба у створенні біонічних протезів для покращення якості життя насамперед ветеранів війни з втраченими кінцівками. Складність проблеми пов’язана, головним чином, з розпізнаванням (класифікацією) сигналів електроміограм, які реєструються сенсорами, накладеними на залишкові фрагменти втрачених кінцівок.Для вирішення цієї проблеми найкраще підходять технології, пов’язані із застосуванням нейронних мереж. В роботі показана доцільність використання в цьому плані можливостей програмного середовища NILabVIEW, де дуже органічно реалізована взаємодія програмних засобів з електронним обладнанням, існують готові рішення для обробки сигналів та роботи з нейронними мережами.З метою оптимізації режимів функціонування нейронної мережі запропоновано оригінальні методи попередньої обробки електроміограм для виділення інформативних ознак. Навчена на реальних зразках електроміограм нейронна мережа продемонструвала високу точність щодо класифікації тестових наборів сигналів
dc.description.abstractotherIn modern conditions, the need for the development of bionic prostheses has significantly increased to improve the quality of life, especially for war veterans with limb loss. The complexity of the problem is primarily related to the recognition (classification) of electromyogram signals, which are recorded by sensors placed on residual fragments of lost limbs. The technologies associated with the application of neural networks are most suitable for solving this problem. The study demonstrates the feasibility of using the capabilities of the NI LabVIEW software environment, where the interaction between software tools and electronic equipment isseamlessly implemented, and ready-made solutions for signal processing and working with neural networks are available. To optimize the operating modes of the neural network, original methods of preliminary processing of electromyograms for extracting informative features have been proposed. A neural network trained on real electromyogram samples has shown high accuracy in classifying test signal sets.
dc.format.pagerangeС. 10-19
dc.identifier.citationСоломін А. В. Нейронна мережа в середовищі NI LabVIEW для класифікації сигналів електроміограм / Соломін А. В., Борисенко Р. В. // Біомедична інженерія і технологія. – 2025. – № 18. – С. 10-19. – Бібліогр.: 15 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/.2025.18.329317
dc.identifier.orcid0000-0002-5226-8813
dc.identifier.orcid0009-0004-6953-6214
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79278
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofБіомедична інженерія і технологія, № 18, 2025
dc.subjectелектроміограма
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectінформатика
dc.subjectсистеми відображення
dc.subjectмедична фізика
dc.subjectпрограмна інженерія
dc.subjectбіонічні протези
dc.subjectNILabVIEW
dc.subjectelectromyogram
dc.subjectneural networks
dc.subjectinformatics
dc.subjectdisplay systems
dc.subjectmedical physics
dc.subjectsoftware engineering
dc.subjectbionic prostheses
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleНейронна мережа в середовищі NI LabVIEW для класифікації сигналів електроміограм
dc.title.alternativeNeural network in NI LabVIEW environment for electromyogram signal classification
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
10-19.pdf
Розмір:
702.92 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Біомедична інженерія і технологія, Том 3, № 18