ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
https://doi.org/10.26583/vestnik.2024.314
EDN: RETWVK
Аннотация
Предлагается методика применения цифровых фильтров для классификации управляющих сигналов в режиме реального времени. Сигналы могут поступать от различных управляющих датчиков, установленных на управляемом устройстве, например мобильном роботе. Управляющие сигналы поступают от датчиков, подвергаются обработке, классификации, и в дальнейшем используются для управления мобильным робототехническим устройством. Существует большое количество алгоритмов классификации сигналов, в основе которых лежит выделение характерных особенностей сигнала, таких как амплитуда, частота, среднее значение и др. Большинство алгоритмов классифицируют сигналы на основе характеристик (features) во временном домене. В данной работе предлагается использовать частотные характеристики сигнала и на их основе осуществлять классификацию, применяя узкополосные «гребенчатые» цифровые фильтры. Базовые частоты управляющего сигнала находятся на предварительном этапе с помощью быстрого преобразования Фурье. После того как базовые частоты определены, процесс классификации заключается в фильтрации сырого сигнала набором цифровых узкополосных «гребенчатых» фильтров. Такой подход позволяет классифицировать управляющие воздействия «на лету» в режиме реального времени. Цифровые фильтры могут быть использованы для классификации различных видов сигналов, которые в дальнейшем преобразуются в управляющие команды для мобильного робототехнического устройства.
При поддержке: НИЯУ МИФИ
Об авторе
К. Я. Кудрявцев
https://home.mephi.ru/users/1531
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия
Доцент кафедры №12 "Компьютерные системы и технологии"
Список литературы
1. Kapur A., Kapur S., Maes P. Alterego: A personalized wearable silent speech interface // In 23rd International conference on intelligent user interfaces, 2018, P. 43–53. DOI: 10.1145/3172944.3172977.
2. Voznenko T.I., Gridnev A.A., Kudryavtsev K.Y., Chepin E.V. The Decomposition Method of Multi-channel Control System Based on Extended BCI for a Robotic Wheelchair // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, V. 948. P. 562–567. DOI: 10.1007/978-3-030-25719-4_73.
3. Voznenko T.I., Gridnev A.A., Chepin E.V., Kudryavtsev K.Y. The command interpretation in decomposition method of multi-channel control for a robotic device // Procedia Computer Science, 2020. V. 169, P. 152–157. DOI: 10.1016/j.procs.2020.02.127.
4. Khokhar Z.O., Xiao Z.G., Menon C. Surface EMG pattern recognition for real-time control of a wrist exoskeleton // Biomedical engineering online, 2010. V. 9, № 1, Р. 1–17. DOI: 10.1186/1475-925X-9-41.
5. Soledad G. Alternative Feature Selection Methods in Machine Learning. [Электронный ресурс]. URL:https://www.kdnuggets.com/2021/12/alternative-feature-selection-methods-machinelearning (дата обращения: 04.04.2022).
6. Brownlee J. How to choose a feature selection method for machine learning // Machine Learning Mastery, 2019. V. 10.
7. Тагунов В.В., Кудрявцев К.Я., Петрова А.И., Возненко Т.И. Методика выбора входных признаков для алгоритмов машинного обучения // Вестник Национального исследовательского ядерного университета МИФИ, 2022. Т. 11. № 1. С. 51–58. DOI: 10.56304/S2304487X22010114.
8. Igrevskaya A., Kachina A., Petrova A., Kudryavtsev K. The Research of Characteristic Frequencies for Gesture-based EMG Control Channels. In: Klimov V.V., Kelley D.J. (eds). Biologically Inspired Cognitive Architectures 2021. BICA 2021: 2022, 623 p. DOI: 10.1007/978-3-030-96993-6_14
9. Ifeachor E.C., Jervis B.W. Digital Signal Processing: A Practical Approach. Pearson Education, 2002. 933 р.
10. Айфичер Э.С., Джервис У. Цифровая обработка сигналов: практический подход / Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. 992 с.
Рецензия
Для цитирования:
Кудрявцев К.Я. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ. Вестник НИЯУ МИФИ. 2024;13(3):169-175. https://doi.org/10.26583/vestnik.2024.314. EDN: RETWVK
For citation:
Kudryavtsev K.Yu. USING DIGITAL FILTERS FOR REAL-TIME SIGNAL CLASSIFICATION. Vestnik natsional'nogo issledovatel'skogo yadernogo universiteta "MIFI". 2024;13(3):169-175. (In Russ.) https://doi.org/10.26583/vestnik.2024.314. EDN: RETWVK
Просмотров:
130
Послать статью по эл. почте 