Praca omawia problem sterowania decyzyjnego bioprotezą dłoni traktowany jako rozpatrywanie intencji ruchowych człowieka na drodze analizy sygnałów bioelektrycznych z kikuta protezowanej kończyny. Przedstawione podejście polega na połączeniu wybranych metod analizy danych (drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, kNN, jądrowy estymator gęstości) dla poprawy niezawodności klasyfikacji tych sygnałów.
EN
The paper discusses the problem of decision control of hand bioprosthesis. The problem is considered as human intention recognition by means if the electromyography (EMG) signals analysis. The signal characteristics and the large number of movement classis of a dexterous hand together with the high reliability of their recognition that is demanded make the decision control problem all the more difficult. The presented approach consist in combining such technics as Decision Tree, Neural Networks and Genetic Algorithms, to obtain the reliable recognition.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.