PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Metody obróbki danych EMG

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The methods of EMG data processing
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule zostały przedstawione metody obróbki danych badania elektromiograficznego (EMG) oraz analiza sygnału EMG przy pomocy zaimplementowanej autorskiej aplikacji. Aplikacja służy do wczytania sygnału EMG zapisanego w pliku o rozszerzeniu .C3D. Analizę przeprowadzono pod względem największej aktywności mięśni podczas wykonywania ćwiczeń rejestrowanych przy pomocy techniki Motion Capture.
EN
The article presents both the methods of data processing of electromyography (EMG), and EMG signal analysis using the implemented piece of software. This application is used to load the EMG signal stored in a file with the .C3D extension. The analysis was conducted in terms of the highest muscles activaton during exercise recorded with Motion Capture technique.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
38--45
Opis fizyczny
Bibliogr. 25 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Politechnika Lubelska, Instytut Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska
  • Politechnika Lubelska, Instytut Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska
Bibliografia
  • [1] Basmajian J. V., De Luca C. J.: Muscles Alive: Their Functions Revealed by Electromyography, 1985
  • [2] Guglielminotti P., Merletti R.: Effect of electrode location on surface myoelectric signal variables: a simulation study, 1992.
  • [3] Laterza F., Olmo G.: Analysis of EMG signals by means of the matched wavelet transform, 1997.
  • [4] Gabor D.: Theory of communication,1946.
  • [5] Ismail A.R., Asfour S.S.: Continuous wavelet transform application to EMG signals during human gait, 1998.
  • [6] Pattichis C.S., Pattichis M.S.: Time-scale analysis of motor unit action potentials, 1999.
  • [7] Kumar D.K., Pah N.D., Bradley A.: Wavelet analysis of surface electromyography to determine muscle fatigue, 2003.
  • [8] Piper H.: Electrophysillogie Muschliche Muskeln, 1912.
  • [9] Cohen L.: Time-frequency analysis. Englewood Cliffs, 1995.
  • [10] Syeed A.M, Jones D.L.: Optimal kernel for nonstationary spectral estimation, 1995.
  • [11] Ricamato A.L., Absher R.G., Moffroid M.T., Tranowski J.P.: A time-frequency approach to evaluate electromyographic recordings, 1992.
  • [12] Davies M.R., Reisman S.S.: Time frequency analysis of the electromyogram during fatigue, 1994.
  • [13] Amin M., Cohen L., Williams W.J.: Methods and Applications for Time Frequency Analysis,1993.
  • [14] Graupe D., Cline W.K.: Functional Separation of EMG signals via ARMA identification. 1975.
  • [15] Sherif M.H.: Stochastic Model of Myoelectric Signals for Movement Pattern Recognition in Upper Limb Prostheses, 1980.
  • [16] Doerschuk P.C., Gustafson D.E., Willsky A.S.: Upper extremity limb function discrimination using EMG signal analysis,1983.
  • [17] Zhou Y., Chellappa R., Bekey G.: Estimation of intramuscular EMG signals from surface EMG signal analysis,1986.
  • [18] Kiryu T., Saitoh Y., Ishioka K.: Investigation on parametric analysis of dynamic EMG signals by a muscle-structured simulation model, 1992.
  • [19] Rosenfalck P.: Intra- and extracellular potential fields of active nerve and muscle fibres. A physico-mathematical analysis of different models,1969.
  • [20] Nandedkar S.D., Stålberg E.: Simulation of single muscle fibre action potentials,1983.
  • [21] Nandedkar S.D, Barkhaus P.E.: Phase interaction in the compound muscle action potential: application to motor unit estimates, 1992.
  • [22] Englehart K.B., Parker P.A.: Single motor unit myoelectric signal analysis with nonstationary data,1994.
  • [23] Zhang Y.T, Herzog W., Liu M.M.: A mathematical model of myoelectric signals obtained during locomotion, 1995.
  • [24] Karlsson S., Nystrom L.: Real-time system for EMG signal analysis of static and dynamic contractions, 1995.
  • [25] https://www.c3d.org/
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-74e6dbba-d2ee-4371-bd7e-85460e0ef165
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.