This paper proposes a wireless EMG-based human-computer interface (HCI) for persons with disabilities. For the HCI, four interaction commands are defined by combining three elevation motions of shoulders such as left, right and both elevations. The motions are recognized by comparing EMG signals on the Levator scapulae muscles with double thresholds. A real-time EMG processing hardware is implemented for acquiring EMG signals and recognizing the motions. To achieve real-time processing, filters such as high- and low-pass filter and band-pass and -rejection filter, and a full rectifier and a mean absolute value circuit are embedded on a board with a high speed microprocessor. The recognized results are transferred to a wireless client system such as a mobile robot via a Bluetooth module. From experimental results using the implemented real-time EMG processing hardware, the proposed wireless EMG-based HCI is feasible for the disabled.
This paper presents an EMG-based wireless and wearable computer interface. The wearable device contains 4 channel EMG sensors and is able to acquire EMG signals using signal processing. Obtained signals are transmitted to a host computer through wireless communication. EMG signals induced by the volitional movements are acquired from four sites in the lower limb to extract a user's intention and six classes of wrist movements are discriminated by employing an artificial neural network (ANN). This interface could provide an aid to the limb disabled to directly access to computers and network environments without conventional computer interface such as a keyboard and a mouse.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.48
no.1
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pp.94-107
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2024
This study developed compression pants with excellent wearability and signal quality by approaching the design of wireless sEMG monitoring pants from the perspective of technical design, including the evaluation of wearability and the stable wireless transmission of signals through electrode and circuit design, and using e-textiles. An electrode, sewn with silver thread and a circuit stitched in a zigzag pattern using stainless steel wire, were applied. Additionally, polyurethane sealing tape was used to enhance adherence to the skin and reduce electrical resistance. Conductive snaps completed the design, allowing attachment and detachment to the bio-signal acquisition mainboard. Through the subjects' evaluation, it was determined that the final pants were applied with a pattern reduction rate of 25% to provide superior comfort according to different body parts while also minimizing skin irritation around the thigh circuit. The final pants for wireless sEMG monitoring, which demonstrated stable transmission of wireless measurements, was positively evaluated in terms of cognitive acceptability. This study is significant in that it achieved an optimal design by considering both technical aspects and the electrical characteristics of bio-signal monitoring garments, as well as the wearer's perception when designing smart wear.
Objective: The purpose of this study was to investigate the effects of three rotational jump conditions (standing jump, left rotational jump and right rotational jump) on stability through center of pressure (COP) and EMG variables analysis. Method: A total of 16 college students (age: 24.13 ± 7.17 years, height: 169.24 ± 8.23 cm, weight: 65.65 ± 13.88 kg) participated in this study. The study used wireless two COP plates and wireless eight channel EMG. The analyized variables were 11 variables for COP and RMS for EMG, which were analyzed using one-way analysis of variance with repeated measures according to three rotational jump conditions. Results: Among the COP variables, left rotational jump (LRJ) and right rotational jump (RRJ) were larger than standing jump (SJ) for left and right amplitude, area, total displacement, and average velocity for both feet among the variables of COP, and for area of the left foot, RRJ was larger than that of SJ. Among the EMG variables, there was no statistical difference between the muscle activations, but the muscle activity was significantly higher in the order of RRJ, LRJ, and SJ according to direction of rotation. Conclusion: Although the results of COP and EMG were not consistent through this study, it can be expected that the differences in COP was due to the amount of rotation during rotational jump-landing in the left and right directions, and that the EMG is determined by the lateral movements required for rotation.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.6
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pp.261-268
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2014
This paper presents a electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG), and Photoplethysmography(PPG) signal wireless monitoring system based on Bluetooth Low Energy (BLE). ECG and EMG sensor interface analog front-end circuits are designed by using off-the-shelf parts. Texas Instruments(TI)'s CC2540DK is used for BLE-based communication. Two CC2540DK modules are used as Peripheral and Central nodes. In peripheral device, vital signals are acquired by the analog front-ends and fed to ADC for analog-to-digital conversion. The peripheral transmitts the data through the air to the central device. The central device receive the data and sends them to PC using UART. GUI is designed using Labview for displaying the acquired vital signals. The developed system can be used for future ubiquitous wireless healthcare system based on bluetooth 4.0.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.3
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pp.89-95
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2015
Compresses sensing (CS) technique is beneficial for reducing power consumption of biopotential acquisition circuits in wireless healthcare system. This paper investigates the maximum possible compress ratio for various biopotential signal when the CS technique is applied. By using the CS technique, we perform the compression and reconstruction of typical electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG), electroencephalogram(EEG) signals. By comparing the original signal and reconstructed signal, we determines the validity of the CS-based signal compression. Raw-biopotential signal is compressed by using a psuedo-random matrix, and the compressed signal is reconstructed by using the Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) algorithm. EMG signal, which is the most sparse biopotential signal, the maximum compress ratio is found to be 10, and the ECG'sl maximum compress ratio is found to be 5. EEG signal, which is the least sparse bioptential signal, the maximum compress ratio is found to be 4. The results of this work is useful and instrumental for the design of wireless biopotential signal monitoring circuits.
Objective: Bilateral movement training is an effective method for upper extremity rehabilitation of stroke. An approach to induce bilateral movement through functional electrical stimulation is attempted. The purpose of this study is to develop an EMG-triggered functional electrical stimulation device for upper extremity bilateral movement training in stroke patients and test its feasibility. Design: Feasibility and Pilot study design. Methods: We assessed muscle activation and kinematic data of the affected and unaffected upper extremities of a stroke patient during wrist flexion and extension with and without the device. Wireless EMG was used to evaluate muscle activity, and 12 3D infrared cameras were used to evaluate kinematic data. Results: We developed an EMG-triggered functional electrical stimulation device to enable bilateral arm training in stroke patients. A system for controlling functional electrical stimulation with signals received through a 2-channel EMG sensor was developed. The device consists of an EMG sensing unit, a functional electrical stimulation unit, and a control unit. There was asymmetry of movement between the two sides during wrist flexion and extension. With the device, the asymmetry was lowest at 60% of the threshold of the unaffected side. Conclusions: In this study, we developed an EMG-triggered FES device, and the pilot study result showed that the device reduces asymmetry.
Recently, interest in monitoring health and sports is growing because of the emphasis on wellness, which is accelerating the development and commercialization of smart clothing for biosignal monitoring. In addition to exerciseeffect monitoring clothing that tracks heart rate and respiration, recently developed clothing makes it possible to monitor muscle balance using electromyogram (EMG). The electrode for EMG have to attached to an accurate location in order to obtain high-quality signals in surface EMG measurement. Therefore, this study develops monitoring clothing suitable for different types of human bodies and aims to extract suitable range of EMG according to movements in order to develop self-fitness monitoring clothing based on EMG measurement. This study identified and attached electrodes on six upper muscles and two lower muscles of ten males in their 20s. After selecting six main motions that create a load on muscles, the 8-ch wireless EMG system was used to measure amplitude value, noise, SNR and SNR (dB) in each part and statistical analysis was conducted using SPSS 20.0. As a result, the suitable range for EMG measurement to apply to clothing was identified as four parts in musculus pectoralis major; three parts in muscle rectus abdominis, two parts each in shoulder muscles, backbone erector, biceps brachii, triceps brachii, and musculus biceps femoris; and four part in quadriceps muscle of thigh. This was depicted diagrammatically on clothing, and the EMG-monitoring sensing locations were presented for development of self-fitness monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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