Design and evaluation of a novel microphone-based mechanomyography sensor with cylindrical and conical acoustic chambers
Notice bibliographique
Résumé
Mechanomyography has recently been proposed as a control modality for alternative access technologies for individuals with disabilities. However, MMG recordings are highly susceptible to contamination from limb movements. Pressure-based transducers are touted to be the most robust to external movement although there is some debate about their optimal chamber geometry, in terms of low frequency gain and spectral flatness. To investigate the question of preferred geometry, transducers with cylindrical and conical chambers of varying dimensions were designed, manufactured and tested. Using a computer-controlled electrodynamic shaker, the frequency response of each chamber geometry was empirically derived. Of the cylindrical chambers, the highest gain and the flattest frequency response was exhibited by a chamber 10 mm in diameter and 5-7 mm in height. However, conical chambers offered an average rise in gain of 6.79 ± 1.06 dB/Hz over that achievable with cylindrical geometries. The highest gain and flattest response was achieved with a transducer consisting of a low-frequency MEMS microphone, a 4 μm aluminized mylar membrane and a rigid conical chamber 7 mm in diameter and 5mm in height. This design is recommended for MMG applications where limb movement is prevalent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».