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Stival, Francesca (2015) Subject-independent modeling of sEMG signals for the motion of a single robot joint through GMM Modelization. [Magistrali biennali]

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Abstract

This thesis evaluates the use of a probabilistic model, the Gaussian Mixture Model (GMM), trained through Electromyography (EMG) signals to estimate the bending angle of a single human joint. The GMM is created from the EMG signals collected by different people and the goal is to create a general model based on the data of different subjects. The model is then tested on new, unseen data. The goodness of the estimated data is evaluated by means of Normalized Mean Square Error

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Uncontrolled Keywords:robotics
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:49467
Relatore:Pagello, Enrico
Correlatore:Michieletto, Stefano
Data della tesi:22 September 2015
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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