Применение нейросетевых фильтров для улучшения фильтрации сигнала электромиографа

Abstract

Электромиография – это метод измерения электрической активности мышц, который широко используется в биомеханике, медицинской диагностике и реабилитации. Однако сигналы электромиографии часто подвержены шумам и помехам, что затрудняет их интерпретацию и анализ. В данной работе предлагается фильтрация сигнала электромиографии на основе нейросетей, что позволяет эффективно извлекать полезную информацию из сигнала, минимизируя влияние шумов и искажений. Этот подход включает в себя предварительную обработку сигнала, разработку архитектуры нейросетевого фильтра и его обучение на подходящих данных. Экспериментальные результаты демонстрируют высокую эффективность этого метода по сравнению с аналоговыми методами фильтрации сигналов электромиографии. Возможности применения предлагаемого метода обработки сигналов охватывают сферы медицинского анализа и восстановительной медицины, где требуется точная обработка данных с электромиографией. В исследовании описывается процесс разработки системы идентификации данных для определения положения руки оператора копирующего манипулятора и прилагаемого усилия.