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Enregistrement W2089777149 · doi:10.1109/iembs.2011.6091220

Wavelet frequency-temporal relative phase pattern analysis for intermuscular synchronization of dynamic surface EMG signals

2011· article· en· W2089777149 sur OpenAlexaff
Calvin Wing Yiu Chan, Sivan Almosnino, Evelyn Morin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaveletSynchronization (alternating current)Phase synchronizationWavelet transformPhase (matter)Time–frequency analysisCross-correlationComputer scienceContinuous wavelet transformRelative phaseFourier transformInstantaneous phaseGroup delay and phase delayPattern recognition (psychology)CorrelationMathematicsAcousticsArtificial intelligenceDiscrete wavelet transformPhysicsStatisticsTelecommunicationsBandwidth (computing)Mathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-correlation is often used as the primary technique to compare two biological signals. Cross-correlation is an effective means to measure the synchronization of two signals assuming the relative phases of all frequencies are distributed linearly, that is, a group delay. The group delay assumption imposes an unfavorable restriction on signals with varying relative phase correlation at different frequencies. The traditional Fourier technique provides phase information for each frequency component, but it is not suitable for biological signals with non-stationary statistics. The application of a wavelet based phase analysis technique is discussed in this study. The frequency decomposition and temporally localized nature of the wavelet transform provides localized phase-frequency information for two signals. The merits and weaknesses of using the wavelet relative phase pattern for determining the synchronization of surface electromyographic signals from two muscle sites is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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