Кравчук, О. А.Яйлимова, Г. О.2026-05-272026-05-272026Кравчук, О. А. Дослідження та вдосконалення методів і моделей обробки сигналів поверхневої електроміографії для підвищення точності розпізнавання рухів верхньої кінцівки / О. А. Кравчук, Г. О. Яйлимова // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, [Київ], 13–16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 331-339.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/81224У роботі досліджується задача розпізнавання жестів за сигналами високощільної поверхневої електроміографії для керування біонічним протезом руки. Запропоновано універсальний підхід до побудови рандомізованого групового нелінійного подання ознак, у якому вхідний вектор часових ознак випадково перемішується, розбивається на групи, обробляється окремими нелінійними перетвореннями для кожної групи та об'єднується в єдине ознакове подання для подальшої класифікації. Така схема не прив'язана до конкретної архітектури та може бути застосована як до класичних методів машинного навчання, так і до нейронних моделей. Мотивацією для підходу стали експерименти зі згортковими моделями та аналіз просторової структури сигналів, які показали, що точне фізичне розташування електродів не завжди є оптимальним для класифікації часових ознак. Експерименти з різними типами моделей, зокрема методом опорних векторів, лінійним дискримінантним аналізом, згортковими моделями та градієнтним бустингом, показали, що запропоноване подання може підвищувати якість або стабільність розпізнавання жестів порівняно з базовим векторним поданням та поданням у вигляді фізичної електродної карти.ukHD-sEMGрозпізнавання жестівчасові ознакивипадкове групування ознакнелінійне подання ознакConvNeXtSVMRandom Fourier Features.ArticleС. 331-339519.87:004.93