| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 5 / 5
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
2.
3.
Sledenje spremembam impulznih odzivov v nestacionarnih večkanalnih konvolutivnih mešanicah impulznih izvorov, uporabljeno pri analizi površinskih elektromiogramov : doktorska disertacija
Matej Kramberger, 2022, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji obravnavamo sledenje in napovedovanje sprememb impulznih odzivov v nestacionarnih konvolutivnih mešanicah impulznih izvorov in njun vpliv na uspešnost razpoznave impulznih izvorov. Pri tem izhajamo iz lastnosti večkanalnih površinskih elektromiogramov (EMG), v katerih predstavljajo impulzni odzivi akcijske potenciale motoričnih enot (APME), impulzni izvori pa nosijo informacije o trenutkih proženja posameznih motoričnih enot (ME). Med dinamičnimi ali utrujajočimi skrčitvami skeletnih mišic se APME v času zvezno spreminjajo in v doktorski disertaciji pokažemo, da je to spreminjanje vsaj odsekovno linearno, torej lahko spreminjanje APME obravnavamo kot zaporedje linearnih sprememb. Ker so APME bistven gradnik filtrov ME, s katerimi iz večkanalnih površinskih signalov EMG ocenimo vlake impulzov ME, nam napovedovanje sprememb APME omogoča dekompozicijo večkanalnih površinskih signalov EMG v prožilne trenutke ME. V doktorski disertaciji omenjeno spoznanje vgradimo v Kalmanov filter za napovedovanje sprememb APME v posameznem kanalu signalov EMG, rezultate Kalmanovega napovedovanja posameznih kanalov pa združimo v celovito napoved filtra ME v danem časovnem trenutku. Omenjeno rešitev ovrednotimo na sintetičnih in eksperimentalnih večkanalnih površinskih signalih EMG, ki so posneti iz dvoglave nadlahtne mišice (biceps brachii) ter mišice palca roke (abductor pollicis brevis). Skrbno preučimo vpliv parametrov Kalmanovega filtra na uspešnost filtrov ME in predlagamo njihove optimalne vrednosti. Ker se med posameznimi mišicami in eksperimentalnimi protokoli razlikujejo dinamike spreminjanja APME, se med posameznimi eksperimentalnimi protokoli razlikujejo tudi optimalne vrednosti Kalmanovega filtra. Statistična primerjava z ostalimi obstoječimi metodami za dekompozicijo večkanalnih površinskih signalov EMG, predvsem s predhodno objavljeno ciklostacionarno kompenzacijo konvolutivnih jeder (angl. cyclostationary Convolution Kernel Compensation - csCKC), pokaže, da daje opisan način sledenja in napovedovanja APME statistično značilno boljše rezultate od obstoječih metod. Na sintetičnih dinamičnih večkanalnih površinskih elektromiogramih dvoglave nadlaktne mišice zazna nova metoda 9,9 ± 2,2 ME, in sicer s senzitivnostjo 93,1 ± 7,8 % in preciznostjo 98,2 ± 2,6 %. V enakih razmerah zazna metoda csCKC 3,8 ± 1,8 ME, in sicer s senzitivnostjo 78,7 ± 15,1 % in preciznostjo 97,6 ± 3,4 %. V sintetičnih večkanalnih površinskih elektromiogramih mišice palca roke, tvorjenih med izdatnim izometričnim utrujanjem mišice, zazna prestavljena metoda 10,4 ± 2,3 ME, in sicer s senzitivnostjo 89,3 ± 23,6 % in preciznostjo 90,0 ± 18,9 %. V enakih razmerah zazna metoda csCKC 5,4 ± 1,1 ME, in sicer s senzitivnostjo 61,3 ± 41,2 % in preciznostjo 66,0 ± 36,9 %. Metodo ovrednotimo tudi na eksperimentalnih signalih z neznanimi trenutki proženj motoričnih enot. V tem primeru kot referenčne vrednosti vzamemo rezultate metode csCKC, ki jih je dodatno pregledal in uredil ekspert. V primeru utrujanja mišice palca roke nam novo predlagana metoda zazna 10,6 ± 5,5 ME, in sicer s senzitivnostjo 91,8 ± 15,9 % in preciznostjo 92,7 ± 10,7 %. V enakih razmerah zazna metoda csCKC 3,6 ± 3,0 ME, in sicer s senzitivnostjo 69,5 ± 30,2 % in preciznostjo 74,0 ± 26,0 %. Predstavljena metoda torej statistično značilno (p<0,01) presega učinkovitost do sedaj razvitih metod za dekompozicijo nestacionarnih večkanalnih površinskih elektromiogramov in je primerna tudi za preučevanje skrčitev, v katerih se oblike akcijskih potencialov motoričnih enot ne ponavljajo v ciklih. Med takšne primere sodijo samo enkrat izvedeni gibi in utrujanja skeletnih mišic. S tem predlagana metoda bistveno nadgrajuje prej objavljeno metodo csCKC, ki gradi ravno na ciklostacionarnosti površinskih elektromiogramov med ponavljajočimi neutrujajočimi meritvami.
Keywords: Motorične enote, akcijski potencial motorične enote, večkanalni površinski elektromiogram, dinamične skrčitve skeletnih mišic, utrujanje, dekompozicija sestavljenih signalov, prožilni trenutki motoričnih enot
Published in DKUM: 09.03.2023; Views: 699; Downloads: 72
.pdf Full text (13,88 MB)

4.
Upravljanje kvadrokopterja z vmesnikom mišice-stroj
Matej Kramberger, 2018, master's thesis

Abstract: V delu smo zasnovali sistem za upravljanje kvadrokopterja v realnem času z uporabo vmesnika mišice-stroj. V programskem jeziku C# smo za operacijski sistem Windows izdelali aplikacijo, v kateri smo uporabili različne klasifikacijske algoritme iz odprtokodne knjižice Accord.NET. Klasifikacijo smo izvajali na računalniku s procesorjem Intel Core i7 2,8GHz ter 24 GB pomnilnika. Signale EMG smo zajeli s komercialno dostopno zapestnico Myo, ki omogoča zajem površinskih signalov EMG s podlahti. Uspešnost klasifikacije smo preizkusili na modelu kvadrokopterja Eachine E010, ki ga smo krmilili preko vmesnika nRF24L01 in mikrokontrolerja Atmel ATmega32u4 na razvojni plošči Arduino Micro. Klasificirane gibe smo uporabili za krmiljenje treh prostorskih stopenj kvadrokopterja. Giba ekstenzija in fleksija smo uporabili za nadzor naklona, pronacijo in supinacijo za nadzor nagiba ter ulnarno in radialno deviacijo za nadzor odklona. Za nadzor moči motorjev smo uporabili podatke inercijske merilne enote. Najboljše rezultate klasifikacije sta dajala algoritma SVM in k-NN, ki sta klasificirala s 95% pravilnostjo.
Keywords: elektromiogrami, kvadrokopter, vmesniki mišice-stroj, Arduino, zapestnica Myo
Published in DKUM: 05.04.2018; Views: 1413; Downloads: 164
.pdf Full text (6,00 MB)

5.
PRIMERJAVA FUNKCIJSKIH JEZIKOV F# IN HASKELL
Matej Kramberger, 2015, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo funkcijske jezike, osredotočimo se na funkcijski programski jezik F#, ki ga primerjamo z jezikom Haskell in z uporabo jezika F# implementiramo praktične aplikacije. V prvih dveh poglavjih so predstavljeni funkcijski jeziki in funkcijski jezik F#. Nadaljujemo s primerjavo omenjenega jezika z jezikom Haskell in na koncu na praktičnih primerih pokažemo uporabnost jezika F#.
Keywords: funkcijski programski jeziki, F#, Haskell
Published in DKUM: 28.09.2015; Views: 1878; Downloads: 160
.pdf Full text (1,30 MB)

Search done in 0.12 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica