Development of a Low-Cost Portable EMG for Measuring the Muscular Activity of Workers in the Field
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the development and validation of a low-cost electromyography (EMG) device for monitoring muscle activity and muscle fatigue by monitoring the key features in EMG time and frequency domains. The device consists of a Raspberry Pico microcontroller interfacing a Myoware EMG module. The experiment involved 34 volunteers (14 women, 20 men) who performed isometric and isotonic contractions using a hand dynamometer. The low-cost EMG device was compared to a research-grade EMG device, recording EMG signals simultaneously. Key features including root mean square (RMS), median power frequency (MDF), and mean power frequency (MNF) were extracted to evaluate muscle fatigue. During isometric contraction, a strong congruence between the two devices, with similar readings and behavior of the extracted features, was observed, and the Wilcoxon signed rank test confirmed no significant difference in the ability to detect muscle fatigue between the devices. For isotonic contractions, the low-cost device demonstrated behavior similar to the professional EMG device in 70.58% of cases, despite some susceptibility to noise and movement. This suggests the potential viability of the low-cost EMG device as a portable tool for assessing muscle fatigue, enabling accessible and cost-effective management of muscle health in various work scenarios.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».