Classification of Electromyography (EMG) signals for bionic arm

Abstract

This study defines electromyography signals and highlights their essential role in bionic arm control. It then discusses the complex processes of signal processing and feature extraction for classification purposes. Machine learning techniques play a central role in this process, being used to improve classification accuracy. The thesis discusses the added value that machine learning has brought to the classification process and illustrates how it has improved overall performance. A practical part of the incarnation an EMG sensor, providing a practical understanding of the whole process. This part of the research highlights the practical side of the thesis and illustrates how theories can be applied in reality. In the future, this research could provide the basis for new developments in the field of bionic arms and their control by electromyography signals. This work is a significant step towards achieving this goal. ---------------------------------------------------------------------------------- تهدف هذه الدراسة الى تعريف الإشارات الكهروميوغرافية وتسلط الضوء على دورها الأساسي في التحكم الإلكتروني في الذراع الصناعي حيث يتم تصنيف هذه الاشارات بعد استخراجها ومعالجتها. تستخدم تقنيات التعلم الآلي دورًا رئيسيًا في هذه العملية وتحسين دقة التصنيف. تناقش الدراسة القيمة المضافة التي جلبها التعلم الآلي إلى عملية التصنيف وتوضح كيف حسنت الأداء العام من خلال مثال عملي لتجسيد مستشعر العضلات، مما يوفر فهمًا عمليًا للعملية بأكملها. يسلط هذا الجزء من البحث الضوء على الجانب العملي للمذكرة ويوضح كيف يمكن تطبيق النظريات في الواقع. في المستقبل، يمكن أن يوفر هذا البحث الأساس للتطورات الجديدة في مجال الأسلحة الإلكترونية والتحكم فيها بواسطة الإشارات الكهروميوغرافية. ويشكل هذا العمل خطوة هامة نحو تحقيق هذا الهدف. ---------------------------------------------------------------------------------- Cette étude définit les signaux électromyographiques et souligne leur rôle essentiel dans le contrôle du bras bionique. Elle discute ensuite des processus complexes de traitement des signaux et d'extraction des caractéristiques à des fins de classification. Les techniques d'apprentissage automatique jouent un rôle central dans ce processus, étant utilisées pour améliorer la précision de la classification. La thèse discute de la valeur ajoutée que l'apprentissage automatique a apportée au processus de classification et illustre comment cela a amélioré les performances globales. Un exemple pratique de l'incarnation d'un capteur musculaire, fournissant une compréhension pratique de l'ensemble du processus. Cette partie de la recherche met en évidence le côté pratique de la thèse et illustre comment les théories peuvent être appliquées dans la réalité. À l'avenir, cette recherche pourrait fournir la base de nouveaux développements dans le domaine des bras bioniques et de leur contrôle par des signaux électromyographiques. Ce travail est une étape significative vers la réalisation de cet objectif.