Clinical myography(EMG) is a technique for diagnosing neuromuscular disorders by analyzing the electrical signal that can be records by needle electrode during a muscular contraction. The EMG signal arises from electrical discharges that accompany the generation of force by groups of muscular fiber, and the analysis of EMG signal provides symptoms that can distinguish disorder of mLecle from disor- ders of nerve. One of the methods for analysis of EMG signal is to separate the individual discharge-the motor unit action potentials(MVAPS) - from EMG signal. But we can only observe the EMG signal that is a superimposed version of time delayed MUAPS. To obtain the information about MUAP(, i.e., position, firing number, magnitude etc), first of all, a method that can separate each MUAP from the EMG signal must be developed Although the methods for MUAP separation have been proposed by many researcherl they have required heavy computational burden. In this paper, we proposed a new method that has less computational burden and performs more reliable separation of superimposed EMG signal using wavelet filter which has multiresolution analysis as major property. As a result, we develope the separation algorithm of superimposed EMG signal which has less computational burden than any other researchers and exacutes exact separation process. The performance of this method has been discussed in the automatic resolving procedure which is neccessary to identify every firing of every motor unit from the EMG pattern.
We present a method for the estimation of intramuscular electromyographic(EMG) signals from the given surface EMG signals. This method is based on representing the surface EMG signal as an autoregressive(AR) time model with a delayed intramuscular EMG signal as an input. The parameters of the time series model that transforms the intramuscular signal to the surface signal are identified. The identified model is then used in estimating the intramuscular signal from the surface signal.
Under the assumption that the EMG signal was used as the reference signal for driving a prosthetic arm, function discrimination of EMG signal from the biceps and triceps of subject was achived with LPC CEPSTRUM coefficients. By varying the number of coefficients, the types of windows, window size, and window overlaping rates, the best conditions for the function discrimination of EMG signal were obtained.
International journal of advanced smart convergence
/
제12권3호
/
pp.211-220
/
2023
Surface electromyography (sEMG) is a noninvasive method used to capture electrically muscle activity, which can be easily measured even during exercise. The basic unit of muscle activity is the motor unit, and because an sEMG signal is a superposition of motor unit action potentials, analysis of muscle activity using sEMG should ideally be done from the perspective of motor unit activity. However, conventional techniques can only evaluate sEMG signals based on abstract signal features, such as root-mean-square (RMS) and mean-power-frequency (MPF), and cannot detect individual motor unit activities from an sEMG signal. On the other hand, needle EMG can only capture the activity of a few local motor units, making it extremely difficult to grasp the activity of the entire muscle. Therefore, in this study, a method to visualize the activities of motor units in a single-channel sEMG signal by relocating wavelet coefficients obtained by redundant discrete wavelet analysis is proposed. The information obtained through this method resides in between the information obtained through needle EMG and the information obtained through sEMG using conventional techniques.
In this paper, the prototype of surface EMG (ElectroMyoGram) sensor is developed for the robotic rehabilitation applications, and the developed sensor is composed of the electrodes, analog signal amplifiers, analog filters, ADC (analog to digital converter), and DSP (digital signal processor) for coding the application example. Since the raw EMG signal is very low voltage, it is amplified by about one thousand times. The artifacts of amplified EMG signal are removed by using the band-pass filter. Also, the processed analog EMG signal is converted into the digital form by using ADC embedded in DSP. The developed sensor shows approximately the linear characteristics between the amplitude values of the sensor signals measured from the biceps brachii of human upper arm and the joint angles of human elbow. Finally, to show the performance of the developed EMG sensor, we suggest the application example about the real-time human elbow motion acquisition by using the developed sensor.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
제63권8호
/
pp.1128-1133
/
2014
Most of the statistical signal analysis processed in the time domain and the frequency domain are based on the assumption that the signal is weakly stationary(wide sense stationary). Therefore, it is necessary to know whether the surface EMG signals processed in the statistical basis satisfy the condition of the weak stationarity. The purpose of this study is to find optimal segment length of surface EMG signal for assessing stationarity with the modified Run-test and RA-test. Ten stationary surface EMG signals were simulated by AR(autoregressive) modeling, and ten real surface EMG signals were recorded from biceps brachii muscle and then modified to have non-stationary structures. In condition of varying segment length from 20ms to 100ms, stationarity of the signals was tested by using six different methods of modified Run-test and RA-test. The results indicate that the optimal segment length for the surface EMG is 30ms~35ms, and the best way for assessing surface EMG signal stationarity is the modified Run-test (Run2) method using this optimal length.
The EMG signal can be considered as a signal source that expresses the intention of man because it is a electrical signal generated when the man contracts muscles. For proportional control of prostheses, the control signal proportional to the mousle contraction level must be estimated. Typically a foul-wave rectifier and low-pass filter are used to estimate the proportional control signal from the EMG signal. In this paper, it is proposed to use a logarithmic transformation and a linear minimum mean square error estimator. A logarithmic transformation maps the myoelectric signal into an additive control signal-plus-noise domain and the Kalman filter is used to estimate the control signal as a linear minimum mean square error estimator. The performance of this estimator is verified by the computer simulation and the estimator is applied to the EMG obtained from the biceps brachii muscle of normal subjects.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
제63권2호
/
pp.291-296
/
2014
Most of the statistical signal analysis processed in the time domain and the frequency domain are based on the assumption that the signal is weakly stationary(wide sense stationary). Therefore, it is necessary to know whether the surface EMG signals processed in the statistical basis satisfy the condition of weak stationarity. The purpose of this study is to analyze the accuracy of the Run-test, modified Run-test, RA(reverse arrangement)-test, and modified RA-test for assessing surface EMG signal stationarity. Six stationary and three non-stationary signals were simulated by using sine wave, AR(autoregressive) modeling, and real surface EMG. The simulated signals were tested for stationarity using nine different methods of Run-test and RA-test. The results showed that the modified Run-test method2 (mRT2) classified exactly the surface EMG signals by stationarity with 100% accuracy. This finding indicates that the mRT2 may be the best way for assessing stationarity in surface EMG signals.
A need exists for the accurate identification of time series models having time varying parameters, as is important in the case of real time identification of nonstationary EMG signal. Thls paper describes real time identification and muscle fatigue monitoring method of nonstationary EMG signal. The method is composed of the efficient identifier which estimates the autoregressive parameters of nonstationary EMG signal model, and its real time implementation by using T805 parallel processing computer. The method is verified through experiment with real EMG signals which are obtained from surface electrode. As a result, the proposed method provides a new approach for real time Implementation of muscle fatigue monitoring and the execution time is 0.894ms/sample for 1024Hz EMG signal.
In this paper, a new decomposition method of the interference EMG signal using MAMDF filtering and digital signal processor. The efficient software and hardware signal processing techniques are employed. The MAMDF filter is employed in order to estimate the presence and likely location of the respective templates which may include in the observed mixture, and high-resolution waveform alignment is employed in order to provide the optimal combination set and time delays of the selected templates. The TMS320C25 digital signal processor chip is employed in order to execute the intensive calculation part of the software. The method is verified through a simulation with real templates which are obtain ed from needle EMG. As a result, the proposed method provides an overall speed improvement of 32-40 times.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.