ÇOK İŞLEVLİ PROTEZ EL KONTROLÜ İÇİN ÖNKOL ELEKTROMİYOGRAFİ İŞARETLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Örüntü tanıma tabanlı el kontrol algoritmaları, özürlü kişiler için yapay el üretmek amacı ile kullanılmaktadır. Bu çalışmada; önkol kaslarındaki EMG (ElektroMiyoGrafi) işaretlerini kullanarak, çok işlevli (altı önkol hareketi: el açık, el kapalı, bileği bükme, bilek uzatma, dirsek sapma ve açısal sapma) el kontrolü için dört sınıflandırıcı (doğrusal ayrım analizi, k-en yakın komşuluğu, en yakın komşuluk ve k-ortalama) incelenmiştir. Sınıflandırıcıların eğitim ve testinde, EMG işareti tabanlı etkin değer, varyans, dalgacık tabanlı entropi ve sıfır geçiş oranı öznitelikleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, doğrusal ayırma analizi sınıflandırıcısı tüm denekler (%94,68 ± 3,96) ve hareketler (%94,68 ± 3,58) için en fazla doğruluk göstermiştir