Littérature scientifique sur le sujet « EMG FINGER MOVEMENTS »
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Articles de revues sur le sujet "EMG FINGER MOVEMENTS"
NAMAZI, HAMIDREZA. « FRACTAL-BASED CLASSIFICATION OF ELECTROMYOGRAPHY (EMG) SIGNAL IN RESPONSE TO BASIC MOVEMENTS OF THE FINGERS ». Fractals 27, no 03 (mai 2019) : 1950037. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x19500373.
Texte intégralReilly, Karen T., et Marc H. Schieber. « Incomplete Functional Subdivision of the Human Multitendoned Finger Muscle Flexor Digitorum Profundus : An Electromyographic Study ». Journal of Neurophysiology 90, no 4 (octobre 2003) : 2560–70. http://dx.doi.org/10.1152/jn.00287.2003.
Texte intégralGoen, Anjana, et D. C. Tiwari. « Pattern Recognition of Individual and Combined Fingers Movements Based Prosthesis Control Using Surface EMG Signals ». International Journal of Electrical and Electronics Research 3, no 4 (30 décembre 2015) : 70–78. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.030401.
Texte intégralMillar, Christopher, Nazmul Siddique et Emmett Kerr. « LSTM Network Classification of Dexterous Individual Finger Movements ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26, no 2 (20 mars 2022) : 113–24. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2022.p0113.
Texte intégralSander, Tilmann H., Stefanie Leistner, Heidrun Wabnitz, Bruno-Marcel Mackert, Rainer Macdonald et Lutz Trahms. « Cross-Correlation of Motor Activity Signals from dc-Magnetoencephalography, Near-Infrared Spectroscopy, and Electromyography ». Computational Intelligence and Neuroscience 2010 (2010) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2010/785279.
Texte intégralSrimaneepong, Viritpon, Artak Heboyan, Azeem Ul Yaqin Syed, Hai Anh Trinh, Pokpong Amornvit et Dinesh Rokaya. « Recent Advances in Myoelectric Control for Finger Prostheses for Multiple Finger Loss ». Applied Sciences 11, no 10 (14 mai 2021) : 4464. http://dx.doi.org/10.3390/app11104464.
Texte intégralPamungkas, Daniel Sutopo, Sumantri K. Risandriya et Adam Rahman. « Classification of Finger Movements Using EMG Signals with PSO SVM Algorithm ». International Journal of Advanced Science Computing and Engineering 4, no 3 (27 décembre 2022) : 210–19. http://dx.doi.org/10.30630/ijasce.4.3.100.
Texte intégralHore, J., B. Wild et H. C. Diener. « Cerebellar dysmetria at the elbow, wrist, and fingers ». Journal of Neurophysiology 65, no 3 (1 mars 1991) : 563–71. http://dx.doi.org/10.1152/jn.1991.65.3.563.
Texte intégralDai, Chenyun, et Xiaogang Hu. « Extracting and Classifying Spatial Muscle Activation Patterns in Forearm Flexor Muscles Using High-Density Electromyogram Recordings ». International Journal of Neural Systems 29, no 01 (10 janvier 2019) : 1850025. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065718500259.
Texte intégralSaikia, Angana, Nayan M. Kakoty, Nabasmita Phukan, Malarvili Balakrishnan, Nitin Sahai, Sudip Paul et Dinesh Bhatia. « Combination of EMG Features and Stability Index for Finger Movements Recognition ». Procedia Computer Science 133 (2018) : 92–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2018.07.012.
Texte intégralThèses sur le sujet "EMG FINGER MOVEMENTS"
Ali, Ali Hussein. « An investigation of electromyographic (EMG) control of dextrous hand prostheses for transradial amputees ». Thesis, University of Plymouth, 2013. http://hdl.handle.net/10026.1/2860.
Texte intégralUTTAM, GAURAV. « NON NEGATIVE MATRIX FACTORISATION FOR IDENTIFICATION OF EMG FINGER MOVEMENTS ». Thesis, 2016. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/16023.
Texte intégralAndrews, ALEXANDER. « Finger Movement Classification Using Forearm EMG Signals ». Thesis, 2008. http://hdl.handle.net/1974/1574.
Texte intégralThesis (Master, Electrical & Computer Engineering) -- Queen's University, 2008-10-31 14:59:43.151
Liu, Yung-Chun, et 劉勇均. « EEG Signal Analysis System for Finger Movement Detection ». Thesis, 2004. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/23412415412673544100.
Texte intégral國立成功大學
資訊工程學系碩博士班
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Many neurological diseases, such as stroke and spinal cord injury, disrupt the connections between brain cortex and muscles. Besides, some other diseases may destruct the muscle and make it functionless. All these diseases interfere with the voluntary movements of the subjects and influence their ability to accomplish the attempted task. Brain-computer interface (BCI), which defines an artificial alternative output from the brain cortex to make communication with their surrounding targets, can improve above deficits. The most common way of BCI is to give control signals based on the analysis of Electroencephalogram (EEG) signals. And the recognition of finger movements has been one of the most important issues in this field. In the previous researches, the length of EEG trials for analysis were usually between 4 to 10 seconds, therefore it would have difficulties in real-time applications. For this reason, we study the technique of analyzing the EEG signals which have the length of one second, and construct a real-time EEG recognition system based on it for detecting finger movements. We adopt the strategy, named Active Time Segment Selection, to pick the most appropriate time segment of the EEG trial for the recognition of finger movements. And the classifier is trained with the information of this segment in all trials. The integrated processes with the above-mentioned functions form a two-staged recognition system to classify the finger motions in real-time. Besides, we propose an automatic approach to provide statistical analysis on the results of recognition in each stage. From the results of the experiment, it has shown that our system can distinguish a finger movement or a non-movement from the input EEG signal sequences, and further recognize the movement as a left or a right one successfully. We expect to use the system in controlling clinical assistive devices in the future, and benefit the subjects with neurological diseases or limb disabilities.
Chapitres de livres sur le sujet "EMG FINGER MOVEMENTS"
Al-Timemy, Ali, Guido Bugmann, Nicholas Outram, Javier Escudero et Hai Li. « Finger Movements Classification for the Dexterous Control of Upper Limb Prosthesis Using EMG Signals ». Dans Advances in Autonomous Robotics, 434–35. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32527-4_47.
Texte intégralPan, Lizhi, Xinjun Sheng, Dingguo Zhang et Xiangyang Zhu. « Simultaneous and Proportional Estimation of Finger Joint Angles from Surface EMG Signals during Mirrored Bilateral Movements ». Dans Intelligent Robotics and Applications, 493–99. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40852-6_50.
Texte intégralKrishnan, Shravan, Ravi Akash, Dilip Kumar, Rishab Jain, Karthik Murali Madhavan Rathai et Shantanu Patil. « Finger Movement Pattern Recognition from Surface EMG Signals Using Machine Learning Algorithms ». Dans ICTMI 2017, 75–89. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1477-3_7.
Texte intégralHasan, Bashar Awwad Shiekh. « On the Temporal Behavior of EEG Recorded during Real Finger Movement ». Dans Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 335–47. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23199-5_25.
Texte intégralPhukan, Nabasmita, et Nayan M. Kakoty. « Sample Entropy Based Selection of Wavelet Decomposition Level for Finger Movement Recognition Using EMG ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 61–73. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1708-8_6.
Texte intégralEcard, V. C., L. L. Menegaldo et L. F. Oliveira. « NNMF Analysis to Individual Identification of Fingers Movements Using Force Feedback and HD-EMG ». Dans XXVII Brazilian Congress on Biomedical Engineering, 477–83. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-70601-2_74.
Texte intégralWang, Boyu, et Feng Wan. « Classification of Single-Trial EEG Based on Support Vector Clustering during Finger Movement ». Dans Advances in Neural Networks – ISNN 2009, 354–63. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01510-6_41.
Texte intégralWafeek, Nourhan, Roaa I. Mubarak et Mohamed E. Elbably. « A Novel EEG Classification Technique Based on Particle Swarm Optimization for Hand and Finger Movements ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 115–24. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31129-2_11.
Texte intégralWafeek, Nourhan, Mohamed E. Elbably et Roaa I. Mubarak. « FPGA Implementation of EEG Classification System for Arm and Fingers Movements Based on Particle Swarm Algorithm ». Dans Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Computer Vision (AICV2021), 335–45. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-76346-6_31.
Texte intégralHari, Riitta, et Aina Puce. « Motor Function ». Dans MEG - EEG Primer, sous la direction de Riitta Hari et Aina Puce, 336—C17P70. 2e éd. Oxford University PressNew York, 2023. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780197542187.003.0017.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "EMG FINGER MOVEMENTS"
Findik, Mucahit, Seyma Yilmaz et Mehmet Koseoglu. « Random Forest Classification of Finger Movements using Electromyogram (EMG) Signals ». Dans 2020 IEEE SENSORS. IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/sensors47125.2020.9278619.
Texte intégralAnam, Khairul, Harun Ismail, Faruq S. Hanggara, Cries Avian et Singgih Bekti Worsito. « Cross Validation Configuration on k-NN for Finger Movements using EMG signals ». Dans 2021 International Conference on Instrumentation, Control, and Automation (ICA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ica52848.2021.9625699.
Texte intégralTsenov, G., A. H. Zeghbib, F. Palis, N. Shoylev et V. Mladenov. « Neural Networks for Online Classification of Hand and Finger Movements Using Surface EMG signals ». Dans 2006 8th Seminar on Neural Network Applications in Electrical Engineering. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/neurel.2006.341203.
Texte intégralFu, Jianting, Liang Xiong, Xiaoying Song, Zhuo Yan et Yi Xie. « Identification of finger movements from forearm surface EMG using an augmented probabilistic neural network ». Dans 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/sii.2017.8279278.
Texte intégralKanitz, G. R., C. Antfolk, C. Cipriani, F. Sebelius et M. C. Carrozza. « Decoding of individuated finger movements using surface EMG and input optimization applying a genetic algorithm ». Dans 2011 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iembs.2011.6090465.
Texte intégralMendez, V., L. Pollina, F. Artoni et S. Micera. « Deep Learning with Convolutional Neural Network for Proportional Control of Finger Movements from surface EMG Recordings ». Dans 2021 10th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ner49283.2021.9441095.
Texte intégralMalesevic, Nebojsa, Dimitrije Markovic, Gunter Kanitz, Marco Controzzi, Christian Cipriani et Christian Antfolk. « Decoding of individual finger movements from surface EMG signals using vector autoregressive hierarchical hidden Markov models (VARHHMM) ». Dans 2017 International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icorr.2017.8009463.
Texte intégralJunlasat, Apiwat, Tanatawan Kamolklang, Peerapong Uthansakul et Monthippa Uthansakul. « Finger Movement Detection Based on Multiple EMG Positions ». Dans 2019 11th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iciteed.2019.8929980.
Texte intégralAndrews, A., E. Morin et L. McLean. « Optimal Electrode Configurations for Finger Movement Classification using EMG ». Dans 2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iembs.2009.5332520.
Texte intégralHaris, Mohd, Pavan Chakraborty et B. Venkata Rao. « EMG signal based finger movement recognition for prosthetic hand control ». Dans 2015 Communication, Control and Intelligent Systems (CCIS). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ccintels.2015.7437907.
Texte intégral