Electromyography signals can be used as training data by machine learning models to classify various gestures. We seek to produce a model that can classify six different hand gestures with a limited number of samples that generalizes well to a wider audience while comparing the effect of our feature extraction results on model accuracy to other more conventional methods such as the use of AR parameters on a sliding window across the channels of a signal. We appeal to a set of more elementary methods such as the use of random bounds on a signal, but desire to show the power these methods can carry in an online setting where EMG classification is being conducted, as opposed to more complicated methods such as the use of the Fourier Transform. To augment our limited training data, we used a standard technique, known as jitter, where random noise is added to each observation in a channel wise manner. Once all datasets were produced using the above methods, we performed a grid search with Random Forest and XGBoost to ultimately create a high accuracy model. For human computer interface purposes, high accuracy classification of EMG signals is of particular importance to their functioning and given the difficulty and cost of amassing any sort of biomedical data in a high volume, it is valuable to have techniques that can work with a low amount of high-quality samples with less expensive feature extraction methods that can reliably be carried out in an online application.


翻译:电感学信号可以用作机器学习模型的培训数据,用于对各种手势进行分类。我们试图制作一种模型,对六种不同手势进行分类,其样本数量有限,能够向更广大的受众广泛概括,同时将我们特征提取结果对模型精度的影响与其他更常规的方法进行比较,例如将AR参数用于一个信号频道的滑动窗口中。我们呼吁采用一套更基本的方法,如在信号上使用随机界限,但希望显示这些方法在进行环境管理小组分类的在线环境中能够携带的力量,而不是使用Fourier变换等更复杂的方法。为了扩大我们有限的培训数据,我们使用了一种被称为“杂音”的标准技术,即随机噪音以明智的方式加入到每个观测中。一旦所有数据集都是使用上述方法制作的,我们就用随机森林和XGBoost进行网格搜索,最终建立一个高精度模型。对于人类计算机接口而言,高精度的EMG信号分类对于其功能特别重要,而且对于使用Freyer 变换式等更为复杂的方法。为了增加我们有限的培训数据,我们使用了一种标准技术,即以高度地在高廉度的网上提取方法,因此,可以将高度地将高度数据用于高度的精度地进行。

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