Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
Kurumsal Referanslarımız SED Quartile İstatistik S.S.S. Kullanım Kılavuzu Bize Ulaşın
Kurumsal Başvuru Dergi Başvurusu
Türkçe English
 Görüntüleme 14
 İndirme 1
Menü
Mendeley
Endnote
Differentiating Type of Muscle Movement via AR Modeling and Neural Network Classification
1999
Dergi:  
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Yazar:  
Özet:

The aim of this study is to classify electromyogram (EMG) signals for controlling multifunction proshetic devices. An artificial neural network (ANN) implementation was used for this purpose. Autoregressive (AR) parameters of a1, a2, a3, a4 and their signal power obtained from different arm muscle motions were applied to the input of ANN, which is a multilayer perceptron. At the output layer, for 5000 iterations, six movements were distinguished at a high accuracy of 97.6%.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler
1. Comparison of AR parametric methods with subspace-based methods for EMG signal classification using stand-alone and merged neural network models
2016


  Detaylar
 PDF Görüntüle
2. Application of Artificial Neural Networks to Assess the Mycological State of Bulk Stored Rapeseeds
2020


  Detaylar
 PDF Görüntüle
3. Application of Artificial Neural Networks to Forecast ITK Inhibitor Activity Data
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
4. Emg Signal Classification Using Fuzzy Logic
2017


  Detaylar
 PDF Görüntüle
5. Classification of Emg Signals Using Convolution Neural Network
2020


  Detaylar
 PDF Görüntüle
6. Lightweight deep neural network models for electromyography signal recognition for prosthetic control
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.879
Atıf : 1.402
2023 Impact/Etki : 0.016
Detaylı İncele
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science