A time advance estimation method for human motions using stochastic resonance and multiple EMG sensors

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前年までも継続的に取り組んできた、マルチセンサと SR現象を用いることで、高い SN 比を実現する手法により計測された筋電位信号から、人間の動作を実際の動作よりも早く推定する方法として、(1) SR 現象により粗く量子化された信号をもちいつつも、機械学習を用いることで、従来手法である NDARX によるものよりも、より良い推定精度をもち、かつ Mixture of Experts によって、EMD 変動を考慮した手法を提案した。また、同様の取り組みとして、(2) 特徴量抽出法と電気力学的遅延特性との組み合わせを行うことで、実時間処理可能でかつ精度の良い推定ができることを示すことができた。従来我々のグループでは多くの運動単位活動電位の重畳であり、それらが主に取りたい信号のノイズかのように見えてしまう信号であるが故に、低域通過フィルタやマルチセンサとSR現象の組み合わせのようなノイズ除去手法により推定モデルへの入力とする前の処理が必要であると考えていた。そのため、生の筋電位信号を推定モデルへの入力とはできない、とも考えていた。一方で他者の研究成果により、生の筋電位信号に対して特徴量抽出と呼ばれる、後処理を行うことで、精度のよい推定ができることが示されていた。実時間処理を可能とするため、これに我々が着目する電気力学的遅延特性を組み合わせを発案し、NDARX を用いた方法と同程度には事前推定が行え、さらに精度は、これまで提案したどの手法よりも高いものになることを示すことができた。