ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6
71
УДК 004.896:007.5:62-529
DOI: 10.18698/0236-3933-2016-6-71-84
БИОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА С КЛАССИФИКАТОРОМ
ДВИЖЕНИЙ ЛУЧЕЗАПЯСТНОГО СУСТАВА НА ОСНОВЕ
НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
А.И. Гаврилов
alexgarilov@mail.ruСо Со Тав У
dragonz.pro@gmail.comМГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Российская Федерация
Аннотация
Ключевые слова
Рассмотрены вопросы построения биоинформационной
системы на основе данных электромиографии. Предло-
жена многоуровневая структура обработки сигналов,
отражающая информацию о движении лучезапястного
сустава и обеспечивающая определение типа движения с
использованием классификатора на основе нечеткой
логики. Результаты моделирования системы продемон-
стрировали высокую вероятность распознавания типа
движений (до 95 %), что обеспечивает возможность
применения предложенных подходов в системах управ-
ления многофункциональными протезами
Нечеткая логика, электромио-
графия, распознавание образов,
многофункциональные протезы
Поступила в редакцию 27.04.2016
©МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016
Введение.
Под электромиографией (ЭМГ) традиционно подразумевается совокуп-
ность электрических сигналов от мышц, которые контролируются нервной систе-
мой и производятся во время мышечных сокращений [1]. Поверхностные и внут-
римышечные ЭМГ-сигналы регистрируются поверхностными или игольчатыми
электродами и отражают информацию о движениях суставов [2]. Отмечается, что
ЭМГ-сигналы имеют специфическую структуру, характерную для различных типов
движения суставов. Распознавание типа движения по ЭМГ-сигналам позволяет
управлять многофункциональными протезами [3] и может использоваться при
проектировании интеллектуальных биоинформационных систем [4].
Сигналы ЭМГ зависят от внутренней структуры испытуемых, в том числе
индивидуальных особенностей кожи, скорости кровотока, изменений темпера-
туры кожи, структуры кожной ткани и других факторов [1, 2, 5]; ЭМГ-сигналы
получают с датчиков (поверхностных или игольчатых электродов), при этом в
сигнале обычно присутствуют различные типы шумов, что обусловливает необ-
ходимость предварительной обработки (фильтрации).
Использование ЭМГ-сигналов в биоинформационно-аналитических си-
стемах.
Проблемы исследования ЭМГ-сигналов рассматриваются в ряде науч-
ных работ. Так, в работе [3] представлена система для начальной подготовки
пациента к эксплуатации протезов с использованием виртуальной реальности.
Предлагаемая система состоит датчиков ЭМГ-сигналов, подключенных к
руке пациента (бицепсу и трицепсу) и сопряженных с ПК. Полученные призна-