Система вимірювання та аналізу форс-міографічного сигналу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБезуглий, Михайло Олександрович
dc.contributor.authorПритула, Ольга Анатоліївна
dc.date.accessioned2019-12-17T09:24:26Z
dc.date.available2019-12-17T09:24:26Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenActuality of theme Hand gesture recognition of upper limbs is a popular topic of many research studies, and force myography (FMG) has recently emerged for this application. Force myography is used in creating rehabilitation devices, Brain-Computer interfaces, virtual reality systems, gesture recognizing systems, entertainment and device controlling. The same technology are used in specialized areas and also for creating modern prosthetic systems, that provide certain vital functions for people with disabilities. To capture the hand movements, different approaches have been investigated. Research in this direction allows us to find alternative methods of hand gesture recognizing which be used in gesture recognizing systems. However, the creation of an alternative system lacking the disadvantages present in traditional myographic methods is an urgent task for both the gaming industry and bionic limb prosthetics. The purpose and objectives of the study The purpose of the work is to develop a system that will record biological signals resulting from the activity of individual skeletal muscle units, or physiological changes in their size, and to transmit relevant information for further processing and to determine the precise motor movements of the upper extremities. The main purpose of the work is to create a computerized system for measuring and calculating the temporal characteristics of a force miographic signal in order to classify different hand gestures as an alternative method of determining muscle activity in gesture recognition systems. Objectives of the study 1) Review and classification of means for measuring and analyzing Force-myographic signal; 2) Development of a function al scheme of Force-myographic system; 3) Modeling of the electrical circuit of the device; 4) Calculation of signal characteristics; 5) Prototype measurement system. 6) Calculation of characteristics and classification of the measured force-myographic sign al of brush movements. Object of study The object of the study is the process of recording the physical activity of the arm muscles. Subject of study The subject of the research is the system of measurement and analysis of force-myographic signal. Research methods During the work, the following research methods were used: the method of measuring the strain gauge signal, the method of measuring the piezoelectric signal, the Force method - myography, the method of determining the temporal characteristics of the signal, the method of classification of signals by the use of cascade-type neural networks. In addition, a statistical analysis of the results of the classification of the measured signals by the method of resolution of the Precision and Recall parameters was performed. Methods of realization of the set tasks The tasks can be solved by constructing a prototype measuring system. Namely: the creation of an adaptive module for the measurement and classification of force miographic signals, the search for the optimal type of sensitive sensors for measuring the signal from a biological object, the development of an algorithm for the operation of the system, the choice of a relatively simple and effective method of machine learning for the tasks of classification.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми Дослідження, вивчення та класифікація рухової активності м’язів (РАМ) верхніх кінцівок наразі є досить популярною темою при розробці багатьох пристроїв для реабілітації, систем для взаємодії типу мозок-комп’ютер (Brain-Computer interfaces), пристроїв віртуальної реальності та систем розпізнавання жестів. Подібні технології знаходять своє застосування як у спеціалізованих напрямках, так і при створенні сучасних протезних систем, що можуть забезпечити виконання певних життєво важливих функцій для людей з обмеженими можливостями. Існують різні методи визначення м'язової активності рук шляхом вимірювання біопотенціалів, що використовуються у інтелектуальних системах визначення жестів. Однак, створення альтернативної системи позбавленої недоліків присутніх традиційним міографічним методам є актуальним завданням як для ігрової індустрії, так і для біонічного протезування кінцівок. Мета й завдання дослідження Мета дослідження – метою роботи є розробка системи, котра дозволить зареєструвати біологічні сигнали, що виникають внаслідок активності окремих рухомих одиниць скелетних м'язів або фізіологічної зміни їх розмірів, та здійснити передачу відповідної інформації для подальшої обробки і визначення точних рухів верхніх кінцівок. Основною ціллю роботи є створення комп’ютеризованої системи для вимірювання і розрахунку часових характеристик форс-міографічного сигналу з метою класифікації різних жестів кисті руки, як альтернативного методу визначення м'язової активності у системах розпізнавання жестів. Завдання дослідження: 1) Огляд та класифікація засобів для вимірювання та аналізу Force-міографічного сигналу; 2) Розробка функціональної схеми Force-міографічної системи; 3) Моделювання роботи електричної схеми приладу; 4) Розрахунок характеристик сигналу; 5) Створення прототипу вимірювальної системи. 6) Розрахунок характеристик та класифікація виміряного форс-міографічного сигналу рухів кисті. Об’єкт дослідження Об’єктом дослідження є процес реєстрації рухової активності м’язів рук. Предмет дослідження Предметом дослідження є система вимірювання та аналізу форс – міографічного сигналу. Методи дослідження Під час виконання роботи використовувались такі методи дослідження: метод вимірювання тензорезистивного сигналу, метод вимірювання п’єзоелектричного сигналу, метод Force – міографії, метод визначення часових характеристик сигналу, метод класифікації сигналів шляхом застосування нейронних мереж каскадного типу. Окрім того, виконувалась статистичний аналіз результатів класифікації виміряних сигналів методом розразунку параметрів Precision та Recall. Методика реалізації поставлених задач Поставлені задачі можна вирішити шляхом побудови прототипу вимірювальної системи. А саме: створенням адаптивного модулю вимірювання і класифікації форс-міографічних сигналів, пошуком оптимального виду чутливих сенсорів для вимірювання сигналу від біологічного об’єкту, розробкою алгоритму роботи системи, вибору відносно простого та ефективного методу машинного навчання для завдань класифікації.uk
dc.format.page119 с.uk
dc.identifier.citationПритула, О. А. Система вимірювання та аналізу форс-міографічного сигналу : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Притула Ольга Анатоліївна. – Київ, 2019. – 119 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/30403
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc57.087:616-74uk
dc.titleСистема вимірювання та аналізу форс-міографічного сигналуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (КІТВП)
Магістерські роботи