Conclusions: The performance of EMG

Conclusions: The performance of EMG pattern-recognition based method in classifying movements strongly
depends on arm positions. This dependency is a little stronger in intact arm than in amputated arm, which
suggests that the investigations associated with practical use of a myoelectric prosthesis should use the limb
amputees as subjects instead of using able-body subjects. The two-stage cascade classifier mode with ACC-MMG
for limb position identification and EMG for limb motion classification may be a promising way to reduce the effect
of limb position variation on classification performance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุป: ประสิทธิภาพของการจำแนกลวดลายของกล้ามโดยใช้วิธีการในการจัดประเภทการเคลื่อนไหวขอ
ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของแขน นี้คือแข็งแกร่งน้อยแขนเหมือนเดิมมากกว่าแขน amputated ซึ่ง
แนะนำสืบสวนที่เกี่ยวข้องกับการใช้กายอุปกรณ์ myoelectric ปฏิบัติควรใช้ขา
amputees เป็นเรื่องแทนที่จะใช้วิชาได้ร่างกาย โหมด classifier ซ้อนสองกับบัญชี MMG
สำหรับตำแหน่งขา รหัสและดำรงการจัดขาเคลื่อนไหวอาจมีแนวโน้มทางการลดผล
ของขาตำแหน่งมีการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพการจัดประเภทการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุป: ประสิทธิภาพการทำงานของอีเอ็มตามวิธีการรูปแบบการรับรู้ในการจำแนกการเคลื่อนไหวอย่างมาก
ขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่แขน การพึ่งพานี้เป็นเพียงเล็กน้อยที่แข็งแกร่งในแขนสมบูรณ์กว่าในแขนด้วนซึ่ง
แสดงให้เห็นว่าการตรวจสอบที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานจริงของเทียม myoelectric ควรใช้ขา
พิการเป็นอาสาสมัครแทนการใช้วิชาที่สามารถร่างกาย โหมดน้ำตกลักษณนามสองขั้นตอนด้วย ACC-MMG
สำหรับการระบุตำแหน่งของแขนขาและกล้ามเนื้อสำหรับการจำแนกการเคลื่อนไหวแขนขาอาจจะเป็นวิธีที่มีแนวโน้มที่จะลดผลกระทบ
ของการเปลี่ยนแปลงตำแหน่งของแขนกับประสิทธิภาพการจัดหมวดหมู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป : ประสิทธิภาพของวิธีสอนที่ใช้ในการจำแนกรูปแบบการรู้กล้ามเนื้อการเคลื่อนไหวขอ
ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของแขน อ้างอิงนี้ค่อนข้างแข็งแกร่งในแขนด้วนแขนเหมือนเดิมมากกว่า ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการสอบสวน
ที่เกี่ยวข้องกับประโยชน์ของการ myoelectric ควรใช้รยางค์
พิการคนแทนการใช้วิชาที่ร่างกายสามารถสองขั้นน้ำตกแบบโหมด acc-mmg
เพื่อกำหนดตำแหน่งขาและกล้ามเนื้อสำหรับการเคลื่อนไหวแขนขาอาจเป็นวิธีที่มีแนวโน้มที่จะลดผลกระทบ
รยางค์ความผันแปรประสิทธิภาพในการจำแนกประเภท