Abstract:
özellikle dirsek üstünden kolunu kaybedenler için kullanılan çok fonksiyonlu protezlerin kontrolü, bir çift yüzey elektrodundan alınan miyoelektrik işaretler kullanılarak yapılabilir. Kontrol stratejisi, herbiıi için aynı olan ve tekrarlanabilen kas kasılına, karakterleri setinin meydana getirdiği miyoelektrik işaretlerden kolaylıkla çıkarılan karakteristik parametrelerle olur. Bu parametreler kullanılarak farklı kas kasılma karaktarlerini sınıflara ayırmak mümkündür. Kas kasılmadı sınıflarının herbiri protez cihazının özel fonksiyonunu tetiklemek için kullanılır. Yapay sinîr ağı uygulaması miyoelektrik işaret analizlerini yerine getirmek için uygulanır. Bu araştırmanın amacı, çok açılı serbestiyete sahip kolun kontrolünü sağlayan daha çok güvenilir metodlan incelemektir. Miyoelektrik işaretleri sınıflandırmak için üç katman içeren bir çok katmanlı perceptron özbağlammlı ( AR: Auto Regressive ) model parametreleri ve işaret gücü özellikler olarak kullanılır. Bu özellikler kullanılarak, perception altı ayn kol fonksiyonları arasındaki farkı ayırdetmek için eğitilir. Perceptron sınıflandıncısı tarafından kullanılan iki-boyutlu karar sınırlan tesbit edilir. Bu adaptif nitelik, perceptronlann gelecekteki miyoelektrik işaret analizleri için faydalı bir araç sağlayabilir. Bu çalışmada, farklı hareketler ( dirsek açma, dirsek kapama, bilek bükme, bilek döndürme, kavrama ve dinlenme ) gözönflne alınmıştır ve bu fonksiyonlar 3000 iterasyon için % 96.11ik basarı oranında ayırriedilmiştir.
