EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama

Transkript

1 tüdergs/d ühedsl Clt:4, Sayı:3, 5-3 Hazra 005 EMG şaretler dalgacı döüşüü ve blaı atı sııflayıcı llaara sııflaa Yücel KOÇYİĞİT *, Mehet KORÜREK İTÜ Eletr-Eletro Faültes Eletro ve Haberleşe Mühedslğ Bölüü, 34469, Ayazağa, İstabl Özet Der yüzeyde algılaa eletroyograf (EMG şaretler, as lfler asılası soc olşa ço sayıda asyo potasyeller brleşdr. Şdye adar byoedal ühedslğde çeştl yglaa alaları blştr. B yglaalarda br de protez otrolüdür.b çalışaı hedef, öztel çıarta yöte olara zaa-freas doe aalz yöteler llaara protez ola at dört farlı hareet ç EMG şaretler daha y sııflaayı gerçeleştretr. B ç boyt azalta ve blaı sııflaa yöteler de celeştr. Sııflaa proble öztel çıarta, boyt azalta ve örütü sııflaa aşaalarıa ayrılır. Dalgacı döüşüü öztel çıarta yöte olara büyü üstülü sağlar. Özteller çıarta aşaasıda yüse boyta sahp olalarıda dolayı sııflaa başarısı, Aa Bleşeler Aalz (ABA ve Bağısız Bleşeler Aalz (BBA gb yg boyt azalta yöteleryle gerçeleştrleblr. Aahtar Keleler: Yüzey eletroyograf şaret, dalgacı döüşüü, blaı öbeleştre, boyt azalta, şaret sııflaa. EMG sgal classfcato sg wavelet trasfor ad fzzy logc classfer Abstract The electroyographc (EMG sgal observed at the srface of the s s the s of thosads of sall potetals geerated the scle fbers. After ths sgal are processed t ca be sed as a cotrol sorce of artfcal lbs. The objectve of ths wor s to acheve better classfcato for for dfferet oveet of a prosthetc lb ag a aalyss of te-freqecy doa ethods as a featre extracto tools the proble of the EMG sgal whle vestgatg the related desoalty redcto ad fzzy classfcato ethods. The classfcato proble ay be dvded to the stages of featre extracto, desoalty redcto, ad patter classfcato. It s show that wavelet trasfor (WT provde a powerfl fraewor for featre extracto. Becase of hgh deso of featres at the extracto stage, the sccess of classfcato ca be acheved by eployg stable desoalty redcto ethods whch are Prcpal Copoet Aalyss ad Idepedet Copoet Aalyss otperfor WT featres. The other stage s the patter classfcato whch fzzy clsterg ethods ad artfcal eral etwors (ANN are sed. The clsterg ethods are sed to obta ebershp vales of the EMG sgals for each class or clster. The vales are ecessary drg the classfcato stage. As classfer, Fzzy K-Nearest Neghbor classfer s sed. ANN are sed to copare these ethods as classfer. Keywords: Srface electroyographc sgal, wavelet trasfor, fzzy clsterg, desoalty redcto, sgal classfcato. * Yazışaları yapılacağı yazar: Yücel KOÇYİĞİT. ycel@ehb.t.ed.tr ; Tel: ( B aale, brc yazar tarafıda İTÜ Eletr-Eletro Faültes'de taalaış ola "Ço fosyol ol protezler ç EMG şaret şlee" adlı dotora tezde hazırlaıştır. Maale et tarhde dergye laşış, tarhde bası ararı alııştır. Maale le lgl tartışalar tarhe adar dergye göderleldr.

2 Y. Koçyğt, M. Korüre Grş Der yüzeyde algılaa EMG şaretler, as lfler asılası soc olşa ço sayıda asyo potasyeller brleşdr. Byoedal ühedslğde çeştl yglaa alalarıda llaılıştır. B yglaalarda br de protez otrolüdür. Farlı görevler yapa br asta üretle her EMG şaret te br örütüsü vardır. B örütü hareet yöü ve eyle hızı haıda blg çerr. Protezler başarıyla deetleyeble ç b örütüler doğr sııflaası esastır. Örütü taıa sste tasarıı brço aşaalarda olşr: ver toplaa, örütü sııflarıı forasyo, öztel seç, sııflaa algortasıı belrlees ve sııflaa hatasıı estr. Öel adılar öztel seç ve sııflayıcı tasarııdır. İy sııflayıcıı özellğ, örelerde öğreeblr ve gücelleeblr ve tü blgy apsayablr olası gerer. Sııflayıcı tasarıı ç sezgsel yalaşı, deterst yalaşı, statstsel yalaşı, yapay sr ağları yalaşıı ve blaı yalaşı gb pe ço yöte vardır. Sezgsel yalaşı ve deterst yalaşı deeysel olara sıırlı yglaalara sahptr. İstatstsel yalaşı, o ateatsel odele geres dyar. Yapay sr ağları (YSA, sııflar arası araşı aa atı sıırlar ürete ç örelerde öğrer ve b yüzde bazı problelere ede olrlar. Blaı atı sa aıl yürütese bezeeye çalışır. EMG şaretler sııflaa ç bgüe adar değş çalışalarda farlı özteller llaıldı: Zaa doe özteller (Hdgs vd., 993, özbağlaı (AR atsayıları (Doersch vd., 983; Grape vd., 985; Karlı vd., 994; Asres vd., 996, cepstral atsayılar (Kag vd., 995, dalgacı döüşüü atsayıları (Eglehart vd., 00. Ayrıca, b alada, farlı sııflaa yöteler llaıldı: Yapay sr ağları (Kelly vd., 990; Hdgs vd. 993; Karlı vd, 994, blaı atı (Cha vd., 000. EMG şaret drağa olaya br şarettr. Ya, b şaretler Forer Döüşüü gb las yötelerle aalz edleez. Kısa-zaa Forer Döüşüü, drağa olaya şaretlerde drağalı oşl sağlaasıa rağe şaret ç yg seget zlğ seçles, perforası oldça etler. Dalgacı Döüşüü, b sor üstesde gele ç br öztel çıarta yöte olara llaılır (Eglehart vd., 00. Byoloj şaretler her zaa terarlaablr olaası ve baze belee dışıda da özelller gösteres edeleryle blaı atı ssteler byoedal şaret şlee ve sııflaa da llaılır. Ayrıca, eğtleblr blaı sste llaara verde, olaylıla saptaaaya, örütüler eşfete olaağı vardır (Cha vd., 000. Medal verler fade ete blaı öbeleştre ç faydalı br aladır. Çüü byoloj ssteler so derece araşıtır ve sııflar arası sıırlar es değldr. Özteller sııflara göre üyelte üye olaaya geçş a değl dereceldr (Del Boca vd.,994. B çalışada, ola at drse aça, drse apaa, ö ol çe dödüre ve ö ol dışa dödüre hareetlerde olşa dört sııf llaıldı. Dört sııfı EMG şaretler, ol bceps ve trceps aslarıda aallı olara elde edlş ve her aal 000 Hz de öreleş 56 örete olşştr. Ayrı dalgacı döüşüü llaılara öztel çıarta şle gerçeleştrld. Öztel çıarta ç llaıla zaa-freas yöteler baze orjal şaret ver sayısıda ble ço büyü sayıda atsayılar üretetedr. B drda boyt azalta yötelere geres vardır; bda dolayı lteratürde sıça llaıla Aa Bleşeler Aalz (ABA ve so yıllarda öe çıa Bağısız Bleşeler Aalz boyt azalta yöte olara deed. Sııflaa ç se Blaı C-Ortalaa (BCO Yöte, Gstafso- Kessel (GK Yöte, Blaı Olablrl C- Ortalaa (BOCO Yöte ve Blaı K-E Yaı Koş Sııflayıcısı (BKEYK llaıldı (Şeer, 995. BCO, GK ve BOCO özteller eğte üyel değerler bla ç llaılıre BKEYK le ye özteller test edld. Ayrı dalgacı döüşüü Dalgacı Döüşüü, şaretler aalz ete ç llaıla telerde brsdr. Kısa-Zaa

3 EMG şaretler sııflaa Forer Döüşüüü (KZFD freas ve zaa çözüürlüğüde sor üstesde gele ç alteratf br te olara gelştrld. Daha açıçası, KZFD tü freaslarda for zaa çözüürlüğüe arşılı, Ayrı Dalgacı Döüşüü (ADD, yüse freaslarda yüse zaa çözüürlüğü ve düşü freas çözüürlüğü, alça freaslarda se yüse freas çözüürlüğü ve düşü zaa çözüürlüğüü sağlar. ADD, Dalgacı Döüşüüü özel br drdr ve şaret, zaa ve freas doede verl olara şlees sağlar. ADD aşağıda delele fade edlr: j / j W ( j, x( ψ ( ( j Brada x(, şaret ve ψ(t, aa dalgacıtır. ADD aalz, ço freaslı süzgeç baalarıyla lşl hızlı, pradal algortalar llaılara yapılablr. ADD şaret, aba br yalaşılı (approxate ve ayrıtı (detal atsayılarıa ayrıştırara şaret farlı freas batlarıda farlı çözüürlülerde aalz eder. İşaret farlı freas batlarıa ayrıştıra, zaa doe şaret ard arda yüse ve alça geçre süzgeçlerde geçrere sağlaır. B br sevyel ayrıştıra şledr ve ateatsel olara şöyle fade edleblr: y y yüse alça [ ] [ ] x[ ] g [ x[ ] h[ ] ] ( Brada y yüse ( ve y alça (, le alt-örelee ardıda sırasıyla yüse geçre(g ve alça geçre (h süzgeç çıışlarıdır. Br sevyel ayrıştıra şle sorasıda, tü şaret yarı sayıda öre le tesl edldğde zaada çözüürlü de yarıya er. Ba rağe freasta çözüürlü artar, çüü elde edle şaret apsadığı freas badı br üst sevyede şaret freas badıı yarısıdır. Böylece freasta belrszl yarı yarıya azalış olr. Yüse freaslarda y zaa çözüürlüğü, alça freaslarda se y br freas çözüürlüğü elde edlr. Altbat odlaa olara da ble b şleler arz edldğde şarete art arda yglaablr. Lteratürde farlı dalgacı tpler öerlştr. B çalışada, Dabeches, Sylet, Coflet, Bortogoal dalgacı tpler llaılara dalgacı döüşüü atsayıları MATLAB le elde edlştr. Boyt azalta Çıarta aşaasıda özteller yüse boyta sahp olalarıda dolayı sııflaa başarısı, Aa Bleşeler Aalz (ABA ve Bağısız Bleşeler Aalz (BBA gb yg boyt azalta yöteleryle gerçeleştrleblr. Öztel zdüşüüü göstere ç llaılaca yöte Aa Bleşeler Aalz ( Prcpal Copoet Aalyss, PCA dr. Karhe Loeve Döüşüü olara da adladırıla b yöte verde bla varyasları e y göstere ssteler araştırır. Zaa-freas s, yüse boytl öztel zayıda dağılış blg verr. B drda ABA ı, zaafreas sa dayalı öztel vetörler açısıda boyt azalta yöte olara üst sevyede etl br te oldğ gösterleblr (Eglehart,998. Bağısız Bleşeler Aalz ( Idepedet Copoet Aalyss, ICA, herhag ço değşel verde doğrsal ola aca ortogoal olaya oordat sste blaya çalışır ve grş vers eseler üzere zdüşüler arasıda arşılılı blgy ze eder (Hyväre vd., 000. B oordat sstede eseler yöü, orjal verde he c derecede he de daha yüse derecede statstlerle belrler. BBA ı hedef, öyle br doğrsal döüşü yapatır aya çıışları üü oldğ adar brbr le statstsel olara bağısız ols. BBA ç llaıla değş algortalar vardır. Brada FastICA algortası llaıldı (FastICA.

4 Y. Koçyğt, M. Korüre Blaı algortalar Br eleaı br üeye veya br sııfa at olası las üe avraıda ya attr (üyel veya at değldr (üyel0 şelde arşııza çıar. Gerçete br elea br üeye e ta attr e de değldr. Ya b eleaı o üe veya sııf ç br atl dereces (üyel değer olalıdır. B da Blaı tabalı algortalarla üü olatadır. B üyel değer 0 le arasıda sosz değer alabletedr. Blaı algortalarda, br şaret öbeleştrlre veya sııflaıre şaret sııfıı belrlee yaıda o sııfa e adar at oldğa dar br blg de verletedr. B blg, şaret o sııfa ola üyel değer olatadır. Brada, blaı algortaları, las algortalarda daha fazla blg çerdğ soca varılablr. Öbeleştre eğtcsz br yötedr. Eğtcsz yalaşılar, ver yapısıı eds düzeler ve öztel zayıı öbeleşes, eğtc eğt bölgeler belrleesde bağısız yapar. Öbeleştre yöteler yarı-drağa oşllarda sürel örelee ölçülere yglaa, örütülerle lşl ayrı ayrı grplar ve ye öbe olştra ç faydalıdır. Grş örütüler zaa serler oldğ ç ayı soçları verece olayları bezer serler brlte öbeleşecetr. Özel br zaa otasıa odalaaya ve geelllle belrsz br drağa drda dğere geçşler, doğal olara blaı öbeleştre alaıda davraır. B gb drlarda öbe sayısıı adaptf seç, byoedal şaretler geel drağa olaya yapısıı üstesde geleblr. Blaı c-ortalaa yöte C, sııf sayısı;, ver sayısı;, ver ds;, sııf ds;, blaılığı artırıcı otrol paraetres [ (, ]; D,. elea vetörüü. sııfa ola Ecldea zalığı; v, sııf erez ola üzere sııflara ola üyeller: ( v D ( x v ( x T ( x v (3 (4 C j,,..., C D,,..., (5 Dj BCO öbeleştre yöte algortası ş şeldedr:.adı: Başlagıç değerler belrle ( üyel değerler, c sııf-grp sayısı, ε hata değer, terasyo sayısı..adı: Blaı grp erezler her grp ç (3 hesapla 3.Adı: (4 fades llaara herbr öztel vetörü ç Ecldea Uzalığıı hesapla. 4.Adı: Ye üyel değerler (5 fades le hesapla. 5.Adı: Ye üyel değerler le es üyel değerler arşılaştır. Eğer ye - es ε se dr. As halde ye üyel değerler le.adıa gt (+. Gstafso-Kessel yöte Blaı c-ortalaalar algortasıda Ecldea zalığı yere sadece daresel değl elpsodal öbeler de taılaya Mahalaobs zalığı oylara elde edlr. Kf, Blaı Kovaryas Matrs ve D,. elea vetörüü. sııfa ola Mahalaobs zalığı şöyle fade edlr: Kf D ( ( x v ( x v ( Algorta ş şeldedr: T ( x v Kf ( x v T (6 (7.Adı: Başlagıç değerler belrle ( üyel değerler, c sııf-grp sayısı, ε hata değer, terasyo sayısı..adı: Blaı grp erezler her grp ç (3 hesapla

5 EMG şaretler sııflaa 3.Adı: Blaı ovaryas atrs her grp ç (6 hesapla. 4.Adı: (7 fades llaara herbr öztel vetörü ç Blaı Mahalaobs Uzalığıı hesapla. 5.Adı: Ye üyel değerler (5 fades le hesapla. 6.Adı: Ye üyel değerler le es üyel değerler arşılaştır. Eğer ye - es ε se dr. As halde ye üyel değerler le.adıa gt (+. Blaı olablrl c-ortalaa yöte Üyel değerler toplaıı br oldğ BCO algortasıda öyle bazı öztel vetörler çıatadır bları her br sııfa ola zalıları eşttr. Uzalıları eşt olası, b öztel vetörler her br üyel değerler eşt olasıa ede olatadır. B yöte şaret sııflaada ısıtlayıcı br dr ola üyel değerler 'e eşt olası hal gderete ve daha ese, daha y br çözü getretedr. Ayrıca b yöte zalıları eşt olası, ya üyel değerler eşt olası gb ararsızlığa ede ola br drda şaret sııfıı araterze ede η değer le soca gteye a taıatadır. GK yötede te farı üyel hesabıdır. Algortada farlı olara (8, (9 fadeler llaılacatır. η (8 d + η ( ( D h >0 > ( C (9 Blaı K-e yaı oş sııflayıcısı Blaı K-E Yaı Koş sııflayıcısıda, etetleeş br x öztel vetörüü, etetleş x j öztel vetörlerde her bre ola Ecldea zalıları fades; T ( x x ( x x d j,,...,c j j j,,..., le gösterlr. (0 Kes üelerde, öztel vetörü zalıları üçüte büyüğe doğr sıralaır; blarda K aded seçlr ve etetlere baılır. Etetler e ço hag sııfa at se x şaret o sııfa sııflaır. Blaı üelerde se sııflaa şle, bleye br şaret sııflaata ço şaret o sııfa e adar at oldğ sorsa cevap verr. x şaret. sııfa üyelğ;, K adet etetleş şaret. sııfa üyelğ ola üzere; x K K le fade edlr. ;,,...,C ( Soçlar Çalışada farlı blaı yöteler llaılara eletroyograf şaretler sııfladırılası yapılaya çalışılıştır. BK-EYK sııflayıcısıı K5 oşlğ ç BCO, GK ve BOCO yöteler başarı yüzdeler Şel de verlştr. Şelde başarı yüzdeler, üç ayrı deete elde edle EMG şaretler her br ç bla başarı yüzdeler ortalaasıdır. Dalgacıları sadece edler üstü başarı gösteredler boyt azalta ve zdüşü yöteler de sııflaa başarısıa büyü atısı oldğ görületedr. BBA, ABA da geelde e az %-3 oraıda daha başarılı çııştır. Yöteler çde BCO yöte dalgacı tpler geelde daha başarılı oldğ görületedr ve e büyü ortalaa başarı yüzdes BBA boyt azalta yöte atısıyla Dabeches 5,7,8 dalgacı tplere (%98. attr.

6 Y. Koçyğt, M. Korüre Başarı Yüzdes ABA BBA s s4 s6 s8 c c4 d d3 d5 d7 d9 b. b.5 b.4 b.8 Dalgacı Tp (a Başarı Yüzdes ABA BBA 84 8 s s4 s6 s8 c c4 d d3 d5 d7 d9 b. b.5 b.4 b.8 Dalgacı Tp (b Başarı Yüzdes ABA BBA s s4 s6 s8 c c4 d d3 d5 Dalgacı Tp (c Şel. K5 ç tü dalgacı tplere göre (a BCO algortasıı, (b GK algortasıı, (c BOCO algortasıı BK-EYK sııflayıcısı le ortalaa başarı yüzdeler d7 d9 b. b.5 b.4 b.8

7 EMG şaretler sııflaa Soçları ışığı altıda, elzde EMG şaretler ç e yg blaı algortaı, öbeleştre yapare Ecldea zalığıı llaa Blaı c-ortalaalar algortası oldğ soca varılıştır. Blaı öbeleştre yöteler eğtcsz yöteler oldları ç öbeler tespt edles eğtc eğt bölgeler belrleesde bağısız yapar. Üyel değerler tespt ete ç algortaları oştrlası farlı deeelerle terarlaırsa sııflaa başarısıı değştğ görülür. Öbeler değşe olasılığıda dolayı her oştrla da farlı soçları blası tabdr. Kayalar Asres, A., Do, H., Zho, Z., Zhag, Y. ve Zh, S. (996. A cobato of AR ad eral etwor techqe for EMG patter detfcato, 8 th Aal Iteratoal Coferece of the IEEE Egeerg Medce Ad Bology Socety, , Asterda. Cha, F.H.Y., Yag, Y.S., La, F.K., Zhag, Y.T. ad Parer, P.A., (000. Fzzy EMG classfcato for prosthess cotrol, IEEE Trasactos o Rehabltato Egeerg, 8, Del Boca A. Par, D.C., (994. Myoelectrc sgal recogto sg fzzy clsterg ad artfcal eral etwors real te, IEEE World Cogress o Coptatoal Itellgece, 5, Doersch, P.C., Gstafso, D.E. ad Wllsy, A.S., (983. Upper extrety lb fcto dscrato sg EMG sgal aalyss, IEEE Trasactos o Boedcal Egeerg, 30,, 8-9. Eglehart, K., (998. Sgal represetato for classfcato of the traset yoelectrc sgal, Ph. D. Dssertato, Uversty of New Brswc, Fredercto, N.B., Caada. Eglehart, K., Hdgs, B., Parer, P.A., (00. A Wavelet-based cotos classfcato schee for ltfcto yoelectrc cotrol, IEEE Trasactos o Boedcal Egeerg, 48, Geva, A. B., (997. Dyac spervsed fzzy clsterg forecastg evets fro boedcal sgals, Mstry of Scece, Iteratoal Coferece o Fzzy Logc ad Applcatos, Zchro Yaaov, Israel. Grape, D., Salah, J. ve Zhag, D., (985. Stochastc aalyss of yoelectrc teporal sgatres for ltfcto sgle-ste actvato of prostheses ad orthoses, Joral of Boedcal Egeerg, 7,, 8-9. Hdgs, B., Parer, P.A. ve Scott, R.N., (993. A ew strategy for ltfcto yoelectrc cotrol, IEEE Trasactos o Boedcal Egeerg, 40,, Hyväre, A. ve Oja, E., (000. Idepedet Copoet Aalyss: Algorths ad Applcatos, Neral Networs, 3, Kag, W., Sh, J., Cheg, C., La, L., Tsao, H. ve Ko, T., (995. The applcato of cepstral coeffcets ad ax lelhood ethod EMG patter recogto [oveets classfcato], IEEE Trasactos o Boedcal Egeerg, 4, Karlı, B., Pastacı, H. ve Korüre, M., (994. Myoelectrc eral etwors sgal aalyss, Proc. 7 th Medterraea Electrotechcal Coferece,, 6-64, Atalya, Trey. Kelly, M., Parer, P.A. ve Scott, R.N., (990. The applcato of eral etwors to yoelectrc sgal aalyss: A prelary stdy, IEEE Trasactos o Boedcal Egeerg, 37, 3, -7. Şeer, H., (995. Eletroyograf şaretler blaı sııflayıcılarla sııfladırası, Yüse Lsas Tez, İstabl Te Üverstes, İstabl. The FastICA MATLAB pacage.