A 3-D-Printed Portable EMG Wristband for the Quantitative Detection of Finger Motion
Notice bibliographique
Résumé
It is highly required to develop an affordable surface electromyography (EMG) wristband for the improved control of prostheses that is suitable to mimic human hand functions. By using the 3-D-printing technology, the wristband is customizable and feasible for various arm sizes or shapes. In this article, we have developed the 3-D-printed wristband for the control application. It consists of five pairs of custom-made serpentine dry electrodes, one EMG sensor, and one signal processing printed circuit board (PCB) to detect the user’s finger movements simultaneously. The wristband demonstrated its stability in EMG signal processing with a single-sensor system, which differed from other multisensor system devices. We verified the stability of the serpentine electrodes as bendable and stretchable. The serpentine electrodes have improved signal detection by providing conformal contact to the skin surface compared with the existing rigid dry electrodes. The flexibility allowed the electrodes to be placed in any shape of the skin surface. In a series of tests performed by the volunteer, we showed that the collected EMG signals reflected the muscle movements through signal processing. Under the muscle contraction of 75 lb, the wristband showed a signal sensitivity of 0.556 mV/lb with a 27-dB signal-to-noise ratio (SNR) for its valid EMG sensing capability. In addition, we also demonstrated the relationship between signal intensities and muscle forces at the different levels quantitatively. This work shows promising potential toward the advanced control system of prosthetic fields and its corresponding market.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».