Metody obróbki danych EMG

• Autorzy: Serej M. , Skublewska-Paszkowska M.

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

PL

EMG; Motion Capture; plik C3D

EN

EMG; Motion Capture; file C3D

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 3
• Strony: 38--45
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Serej M.

• Politechnika Lubelska, Instytut Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska

autor

Skublewska-Paszkowska M.

• 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).