The Performance of Onset Detection Methods for Surface Electromyographic Data
Notice bibliographique
Résumé
The performance of five different algorithm-based onset detection methods for surface electromyography (SEMG) data was analyzed relative to visually determined onset times from three expert volunteers. It was hypothesized that at least one algorithm would out-perform the others in terms of degree of correctness. Three-hundred data plots from three previous studies on motor control were selected as source data. The automated algorithms tested included: i) a forward-moving sliding window, considering window mean value and number of points above a threshold [12], ii) a backward-moving sliding window starting at the data peak, considering window mean value compared to a threshold (developed by authors), iii) a backward-moving sliding window starting at the highly smoothed data peak, considering window mean value and number of points below a threshold (developed by authors), iv) a forward-moving sliding window, considering window mean value and number of points above a threshold lasting for a minimum number of consecutive windows [13], and v) a system based on log likelihood ratios and maximum likelihood estimation [11]. Each method went through parameter optimization as part of the testing. The three expert volunteers determined onset times by visual inspection for the 300 data plots on two occasionsforeachoftwofiltermethods:a2ndorder Butterworth filter with 6 Hz cut-off frequency, and a 20 ms sliding window root-mean-square (RMS) filter. The algorithms were ranked based on i) a Z value, expressing the average of each data plot’s deviation from the visually determined onset distribution and ii) having no more than 10% erroneous results. The forward moving sliding window, considering window mean value and number of points above a threshold [12], resulted in the most accurate determination of onset time, with an RMS averaged Z value of 0.7738. However, the algorithms were comparable and several had unique advantages.
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 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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».