Abstract: Electromyography (EMG) si

Abstract: Electromyography (EMG) signals are becoming increasingly important in many
applications, including clinical/biomedical, prosthesis or rehabilitation devices, human
machine interactions, and more. However, noisy EMG signals are the major hurdles to be
overcome in order to achieve improved performance in the above applications. Detection,
processing and classification analysis in electromyography (EMG) is very desirable because
it allows a more standardized and precise evaluation of the neurophysiological, rehabitational
and assistive technological findings. This paper reviews two prominent areas; first: the
pre-processing method for eliminating possible artifacts via appropriate preparation at the
time of recording EMG signals, and second: a brief explanation of the different methods
for processing and classifying EMG signals. This study then compares the numerous
methods of analyzing EMG signals, in terms of their performance. The crux of this paper
is to review the most recent developments and research studies related to the issues
mentioned above.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắt: Electromyography (EMG) tín hiệu đang trở nên ngày càng quan trọng trong nhiềuứng dụng, bao gồm thiết bị lâm sàng y sinh học /, phép thay răng giả hoặc phục hồi chức năng, con ngườimáy tính tương tác, và nhiều hơn nữa. Tuy nhiên, ồn ào EMG tín hiệu là những trở ngại lớn đểvượt qua để đạt được các hiệu suất được cải thiện trong các ứng dụng trên. Phát hiện,xử lý và phân loại phân tích ở electromyography (EMG) là rất hấp dẫn bởi vìnó cho phép một đánh giá tiêu chuẩn và chính xác hơn của neurophysiological, rehabitationalvà những phát hiện công nghệ trôï giuùp. Bài báo này giá hai nổi bật khu vực; đầu tiên: Cáctrước khi chế biến các phương pháp để loại bỏ các hiện vật có thể thông qua các chuẩn bị thích hợp tại cácthời gian ghi âm EMG tín hiệu, và thứ hai: một giải thích ngắn gọn về các phương pháp khác nhauđể xử lý và phân loại EMG tín hiệu. Nghiên cứu này sau đó so sánh các nhiềuphương pháp phân tích tín hiệu EMG, về hiệu suất của chúng. Điểm then chốt của bài báo nàylà để xem xét những phát triển gần đây nhất và nghiên cứu nghiên cứu liên quan đến các vấn đềđề cập ở trên.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt: điện cơ (EMG) tín hiệu đang trở nên ngày càng quan trọng trong nhiều
ứng dụng, bao gồm cả lâm sàng / y sinh học, bộ phận giả hoặc các thiết bị phục hồi chức năng, con người
tương tác máy, và nhiều hơn nữa. Tuy nhiên, tín hiệu EMG ồn ào là những trở ngại lớn để được
vượt qua để đạt được cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng trên. Phát hiện,
xử lý và phân tích phân loại trong điện cơ (EMG) là rất cần thiết vì
nó cho phép một đánh giá chuẩn hơn và chính xác của các thần kinh, rehabitational
phát hiện công nghệ và hỗ trợ. Trong bài viết này hai khu vực nổi bật; đầu tiên: các
phương pháp tiền xử lý để loại bỏ các hiện vật có thể thông qua việc chuẩn bị thích hợp tại
thời điểm tín hiệu EMG ghi âm, và thứ hai: một lời giải thích ngắn gọn về các phương pháp khác nhau
để xử lý và phân loại tín hiệu EMG. Nghiên cứu này sau đó so sánh rất nhiều các
phương pháp phân tích tín hiệu EMG, về hiệu suất của họ. Điểm mấu chốt của bài báo này
là xem xét những phát triển gần đây nhất và các nghiên cứu liên quan đến các vấn đề
được đề cập ở trên.