student
Russian Federation
The application of the fractal Higuchi method to the analysis of electromyograms (EMG) is considered. It is shown that the application of the method makes it possible to see the difference between the movements of different fingers by EMG recorded by surface electrodes from the human forearm in characteristic zones
bionic prosthesis, electromyogram, fractal dimension, Higuchi method
Предложено для расчётов фрактальной размерности использовать метод Хигучи [1], который имеет ряд преимуществ в сравнении с другими подобными методами. Он основан на измерении длины кривой линии ЭМГ [2], позволяя оценить её среднюю длину, используя сегмент образцов в качестве единицы измерения [3].
В качестве примера предлагаются фрагменты ЭМГ, на которых удалось зарегистрировать частое напряжение и расслабление мышц (рисунок 1), а также супинацию (рисунок 2). Изменение сигналов имеет сходный характер, за исключением максимального уровня амплитуды и некоторого относительного смещения по времени.
Экспериментальные данные были структурированы и выстроены в виде временных рядов по каждому пальцу руки. По каждому пальцу получилось сформировать ряды длиной 2000 значений, которые были разделены на интервалы по 200 значений.
Для каждого временного ряда была посчитана фрактальная размерность методом Хигучи, затем строилась зависимость средней длины кривой от количества сегментов разбиения, исследуемой кривой. После этого строилась аппроксимирующая их прямая линия. Наклон этой прямой, является величиной, связанной с искомой фрактальной размерностью.
Рисунок 1 – Фрагмент ЭМГ, соответствующий периодическому, быстрому напряжению и расслаблению мышц предплечья
Рисунок 2 – Фрагмент ЭМГ, регистрирующий супинацию
Применение к ЭМГ-сигналу метода Хигучи позволило увидеть разницу между движениями разных пальцев по ЭМГ, снимаемой поверхностными электродами, с предплечья человека. Используя полученные результаты, становится возможным определить вид функции принадлежности для каждого пальца. Эти данные планируется использовать при построении нечёткого логического контроллера.
1. Gomez C., Mediavilla A., Fernandez A., Hornero R., Abasolo D. Use of the Higuchi’s fractal dimension for the an alysis of MEG recordings from Alzheimer’s disease patients / Ingenieros de Telecomunicacion. University of Valladolid. Spain, 2008. S. 29.
2. Maier S., Smagt P. Surface EMG suffices to classify the motion of each finger independently // 9th International Conference on Motion and Vibration Control. 2008 C. 9.
3. Polychron G.E. Comparison of fractal dimension estimation algorithms for epileptic seizure onset detection / Journ al of neural engineering. Greece, 2010. S. 198.
