Identifikace úchopových algoritmů svalové souhry horní končetiny.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F06%3A02121289" target="_blank" >RIV/68407700:21220/06:02121289 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Identification of Grasp Algorithms of Muscles Interplay of Upper Limb.

Popis výsledku v původním jazyce

The hand is very important human instrument and a mean of communication. Therefore, there is an effort to create the prosthesis, which replace not only mechanical function but also provide natural appearing limb replacement. The modern types of the prostheses are controlled by the electric signals (myoelectric signals) which are produced when remnant muscles within the residual limb of the user contracts. These myoelectric signals are recorded using surface electrodes, amplified and processed by using genetic algorithms, fuzzy logic, adaptive filtering technique or neural networks with success. We aim to identify features in myoelectric signals that describe grasp algorithms of muscles interplay of upper limb (e.g. palmar, tip, lateral, hook, sphericaland cylindrical prehensions) and to enable control of multifunctional myoelectric prostheses. The advantage of this technology is that the system itself adapts to changing conditions and an individual setting of user.

Název v anglickém jazyce

Identification of Grasp Algorithms of Muscles Interplay of Upper Limb.

Popis výsledku anglicky

The hand is very important human instrument and a mean of communication. Therefore, there is an effort to create the prosthesis, which replace not only mechanical function but also provide natural appearing limb replacement. The modern types of the prostheses are controlled by the electric signals (myoelectric signals) which are produced when remnant muscles within the residual limb of the user contracts. These myoelectric signals are recorded using surface electrodes, amplified and processed by using genetic algorithms, fuzzy logic, adaptive filtering technique or neural networks with success. We aim to identify features in myoelectric signals that describe grasp algorithms of muscles interplay of upper limb (e.g. palmar, tip, lateral, hook, sphericaland cylindrical prehensions) and to enable control of multifunctional myoelectric prostheses. The advantage of this technology is that the system itself adapts to changing conditions and an individual setting of user.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

EI - Biotechnologie a bionika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Summer Workshop of Applied Mechanics 2006

ISBN

80-01-03453-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

2

Strana od-do

112-113

Název nakladatele

Fakulta strojní ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

FME CTU in Prague

Datum konání akce

6. 10. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—