FFT Analysis and Motion Classification of EMG Signals - AKGÜN, GAZİ; DEMİR, UĞUR (My University, 2022)
Bu çalışmada EMG sinyallerinin frekans analizi yapılarak elde edilen veriler ile hareket sınıflandırması yapmak amaçlanmıştır. Üç kanaldan toplanan EMG sinyalleri uygun pencerelere ayrılarak her bir pencereye” hilbert “ zarflama yöntemi uygulanmış ve FFT katsayıları hesaplanmıştır. Kaydedilen EMG sinyallerinin frekans spektrumları incelenmiştir. Bu katsayıları ile bir sınıflandırma algoritmasında kullanmak amacıyla her bir pencerenin ağırlıklı frekans bileşeni hesaplanmıştır. Elde edilen veriler YSA (Yapay sinir Ağları) algoritmasının eğitilmesi amacıyla kullanılmış ve bu işlem EMG sinyallerinin sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda özellikle aynı kas gruplarındaki kasılma kuvvetleri ile birbirinden ayırt edilebilen hareketlerin yalnızca frekans domeninde değil zaman domeninde de incelenmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.

In this study, it is aimed to make motion classification with the data obtained by frequency analysis of EMG signals. The EMG signals collected from three channels were divided into appropriate windows, and the "hilbert" envelope method was applied to each window and the FFT coefficients were calculated. The frequency spectrums of the recorded EMG signals were examined. With these coefficients, the weighted frequency component of each window was calculated in order to use it in a classification algorithm. The obtained data were used to train the ANN (Artificial Neural Networks) algorithm and this process was used to classify the EMG signals. As a result of the classification process, it was concluded that the movements that can be distinguished from each other by the contraction forces in the same muscle groups should be examined not only in the frequency domain but also in the time domain.
EMG Sinyallerinin HFD Analizi ve Hareket Sınıflandırılması
Keywords: Motion Classification; FFT Analysis; sEMG; Haraket Sınıflandırma; HFD Analizi