fbpx

Klasifikasi Pergerakan Jari Tangan Berdasarkan Sinyal EMG Menggunakan Stacked Denoising Autoencoder untuk Mengendalikan Tangan Prostetik

Elektromiografi(EMG)adalahteknikpenelitianyangberkaitandenganperekamansinyalmyoelectric.Si-nyalmioelektrikdibentukolehvariasifisiologisdalamkeadaanselaputseratotot.Sinyalinibergunauntukmendiagnosiskesalahanpadasistemsarafperifer.PenggunaanEMGjugabisamenjadisumberutamadalampengendaliantanganprostetikkarenakenyamananpenggunanya.TujuandaripenelitianiniadalahuntukmengidentifikasipergerakanjaritanganmanusiamelaluisinyalEMGdengancaraklasifikasi.Ada4jenisgelombangdalampenelitianiniyangdiklasifikasikanyaituLiteral,Grasp,Fist/HookdanTip.MetodeyangdigunakandalampenelitianiniadalahDeepNeuralNetwork-StackedDenoisingAutoencoder.Hasilpengujianpenelitianinimenunjukanakurasitertinggisebesar94%.Dalamstudikasusyangditerapkanpenulismencetaktanganprostetikyangsebelumnyatelahdikembangkanmengunakan3Dprinting.

Open chat
Hmm, dilihat dari raut wajahnya sepertinya kakanya lagi pusing masalah skripsi nih. Lagi ada problem dimana kak? Belum punya judul? Stuck di proposal? Atau coding/ Algoritma? Klik di sini untuk mendapatkan bantuan dan konsultasi GRATIS.