This paper experimentally deals with the relationship between the ankle electromyogram(EMG) and walking motion in order to activate the ankle joint of a walking-assistance robot for rehabilitation. Based on the anatomical structure and motion pattern of an ankle joint, major muscles were selected for EMG measurements. Surface EMG signals were monitored for several human bodies at various stride distances and stride frequencies. Root-mean-squared magnitude of EMG signals were related with the walking conditions. It appeared that the magnitude of the ankle EMG signal was linearly proportional to the stride distance and stride frequency, and thus to the walking speed.
An electromyogram (EMG) using surface electrodes is one of the indirect tests most frequently used to ascertain muscle fatigue. An EMG can be used in two ways. The first technique determines the root mean square (RMS), which reflects the amplitude of the EMG signal. The second technique determines the median and mean power frequencies through EMG power spectrum analysis. The purpose of this article is for determine the correlation between work and percent root mean square(%RMS) and between work and MDF of EMG based on muscle contractions. It is used the %RMS, which reflects the amplitude of the EMG signal For MDF, it is used the frequency power spectrum analysis method, which involves the fast Fourier transformation (FFT) of the original Signals.
Spectrum analysis of surface electromyogram (FMG) signals is an effective approach to the study of localized muscular fatigue during isometric contraction. Many investigators have con firmed the frequency of the EMG signals being lowered during sustained contaction. In this study, the cyclic loading tasks were performed, and a comparison was made for the median power frequency shift pattern of the EMG signals with the sustained contraction of the same load. The median power frequency shift of the EMG signals for the cyclic loading task was found to be a part of that for the sustained contraction. Based on this result, a new muscle fatigue index was computed by normalizing the duration of the sustained contraction. A fatigue index was obtained as a function of exertion level and the work/rest schedule. With the proposed fatigue index, it is possible to evaluate or predict the degree of muscular fatigue for a physically demanding task.
In this paper, the Gaussian Mixture Model(GMM) which is very robust modeling for pattern classification is proposed to classify wrist motions using surface electromyograms(EMG). EMG is widely used to recognize wrist motions such as up, down, left, right, rest, and is obtained from two electrodes placed on the flexor carpi ulnaris and extensor carpi ulnaris of 15 subjects under no strain condition during wrist motions. Also, EMG-based feature is derived from extracted EMG signals in time domain for fast processing. The estimated features based in difference absolute mean value(DAMV) are used for motion classification through GMM. The performance of our approach is evaluated by recognition rates and it is found that the proposed GMM-based method yields better results than conventional schemes including k-Nearest Neighbor(k-NN), Quadratic Discriminant Analysis(QDA) and Linear Discriminant Analysis(LDA).
In this study, we have experimented with 9 players at the national delegate level. Although there were some differences in the average effects of 3 types of one-two straight movements after the application of wheel axle, there were no statistical differences in the case of surface reacting forces, electromyograms, and impact forces. When the right fist was impacted using the one-two straight movements and the wheel axle was applied with 3 segmentations, high impact forces were obtained for the pronation in the following order-72.01 $m/s^2$ (type 2), 70.93 $m/s^2$ (type 3), and 58.19 $m/s^2$ (type 1). Higher values of the surface reacting force were found for type 1 that did not exhibit pronation in the left foot, whereas in the case of the vertical direction of the right foot, type 2 with pronation exhibited higher values and impact forces. In the right electromyogram, high impact forces due to the activation of the muscular electric potential were obtained for lumbar erector (LE) spinae and triceps brachii (TB) with type 1; LE spina, latissimus dosi (LD), and upper trapezius (UT) with type 2; and brachioradialis (BR), UT, and rectus abdominal (RA) with type 3. Due to pronation and complex motions of the 3 pronation segmentations, the efficiency was higher for impacts due to one-two straight movements.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the lumbar erector spinea and rectus abdominis activations, according to the different gait velocities in young healthy adults. Methods: We recruited 6 young male and 10 young female (mean age=21.43 years; range 19~23) in this study. We used a wireless surface electromyogram (Telemyo 2400T G2, Noraxon, USA) and a treadmill unit for the experiment. EMG activity from the lumbar erector spinea, and rectus abdominis of the dominant side was record with surface electrodes. On different day, all subjects gaited on 2.7 km/h, 4.5 km/h, and 6.3 km/h of speed in random order. They gaited at the same velocity, three times, on the treadmill unit. To reduce fatigue, sufficient rests were given between the measurements. Results: As the gait speed increased, lumbar erector spinea and rectus abdominis activations were significantly increased (p<0.05). Conclusion: In the current study, we found lumbar erector spinea and rectus abdominis activations were changed, according to the gait velocity. We suggested that rehabilitation intervention should be focused on the exercise velocity for the patients with problem of the trunk control.
표면 근전도 신호를 이용하여 손가락의 굽힘 동작을 추론하는 방법을 제안한다. 표면 근전도 신호는 인체 근육의 표면에서 무해하고 손쉽게 취득되나, 전극이 근육 내부에 침투하는 침습식 근전도와는 달리 특정 근육의 활동만을 반영하지 않는다. 따라서 소수의 전극을 사용하는 표면 근전도 신호로 다양한 신체 동작을 구분하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 전완 둘레에 부착된 4채널 근전도 센서를 사용하여 신호를 취득하였고, 구분을 위하여 사용한 동작은 엄지, 검지, 중지, 약지, 소지의 개별 손가락의 굽힘 동작이다. 피검자 한 명은 숙련자였으며, 다른 한 명은 비숙련자였다. 근전도 신호의 특성으로 정보 엔트로피를 추출하였으며 최대우도추정법을 사용하여 실제 동작을 추정하였다. 실험 결과 평균 95% 이상의 성능을 보였으며, 제안하는 방법이 손가락 동작의 구분에 유용함을 확인하였다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.49-55
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2002
A decrease in the birthrate and aging are progressing in Japan and several countries. In that society, it is important that physically weak persons such as elderly persons are able to take care of themselves. We have been developing exoskeletal robots for human (especially for physically weak persons) motion support. In this study, the controller controls the angular position and impedance of the exoskeltal robot system using multiple fuzzy-neuro controllers based on biological signals that reflect the human subject's intention. Skin surface electromyogram (EMG) signals and the generated wrist force by the human subject during the elbow motion have been used as input information of the controller. Since the activation level of working muscles tends to vary in accordance with the flexion angle of elbow, multiple fuzzy-neuro controllers are applied in the proposed method. The multiple fuzzy-neuro controllers are moderately switched in accordance with the elbow flexion angle. Because of the adaptation ability of the fuzzy-neuro controllers, the exoskeletal robot is flexible enough to deal with biological signal such as EMG. The experimental results show the effectiveness of the proposed controller.
This study was conducted for the assessment of the usefulness of masseteric silent period on electromyogram as a diagnostic method for temporomandibular disorder. Of students and dentists in Dental College of Yonsei University and patients, 36 experimental subjects with symptoms such as clicking bound, pain in the temporomandibular joint area and limitation of jaw movement, and 33 control subjects without such symptoms were selected for this study. On each subject electromyographic masseter muscle silent period followed by mention tap was recorded with surface electrodes and analysed with computerized system. The following results were obtained: 1. The mean silent period was $36.97{\pm}9.23$ msec in experimental group, and $25.62{\pm}5.24$ msec in control group respectively. 2. There were no statistically significant differences in silent period between male and female in either experimental and control group. 3. Silent periods in experimental group were more prolonged than those of control group. (P < 0.01) Taken all together, electromyographic masseter muscle silent period may be useful for diagnosis and evaluation of temporomandibular disorder.
The purpose of study is to investigate the relationship between the trunk muscle fatigue and recovery time during repetitive extension by using a surface electromyogram(EMG). Ten healthy subjects particioated in a simulated lifting task with five levels of recovery time and three levels of sub-maximal contraction. EMG signals of the L1(Lumbar 1st Vertebrae) and L3(Lumbar 3rd Vertebrae) level of the erector spinae muscle were recorded. and analyzed in terms of MPF(mean power frequency) parameter to quantify the level of muscle fatigue. It was found that MPF significantly (p<0.05) decreased during repetitive extension task at 50% and 75% sub-maximal contractions. Then it took minutes for the trunk muscle to recover from fatigue during 50% sub-maximal contraction. and it took five minutes during 75% sub-maximal contraction. and it took five minutes during 75% sub-maximal contraction. The recovery time estimated by the maximum force needs to be re-evaluated for the trunk muscle to fully recover from fatigue. In conclusion. the work/rest cycle needs to be studied based upon the information of muscle fatigue in order to prevent workers from musculoskeletal injuries during repetitive lifting task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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