第2部 第 13 章 神経系ダイレクト・コントローラの可能性を探る 実験用筋電スペアナで ジェスチャ検出に挑戦 長嶋 洋一 チャネル2より大きく出ている チャネル1 4 8 16 32 63 125 250Hz 32 63 125 250Hz 減った チャネル1 4 8 16 32 63 125 250Hz 16 32 63 125 250Hz チャネル2 増えた （a）内側の筋に力を入れる 本章では，Nucleo F401RE にごく簡単な FFT アル ゴリズムを実装します．腕に取り付けた 2 チャネル筋 電信号から，それぞれのチャネルの筋電情報の周波数 成分をリアルタイムに取得し，手のジェスチャを認識 できるかどうかを検討します． （b）外側の筋に力を入れる チャネル1 （b）と比べて少し増えた 実験したこと 本稿では手の筋電信号（2 チャネル）の周波数スペク トラムからジェスチャの識別を行ってみます．写真 1 に実験のようすを示します． 写真 1（a）は手首を内側に曲げたところで，チャネ ル 1 の 32，65Hz が強く出ています．手首を外側に曲 げた写真 1（b）では，チャネル 2 の 32，65Hz が強く出 ています．（c）は（b）から手を開いた状態で，チャネ ル 1 の 32，65Hz の成分が増えました． リサジュー解析と同様に，Nucleo F401RE は，筋 電情報から変換した結果を XBee に送信しているだけ で，画面はそれを表示しているだけです． ・手首を内側に曲げる ・手首を外側に曲げる という異なるジェスチャを識別できそうです． 2015 年 4 月号 チャネル2 チャネル2 （c）（b）の状態から手の形を変化させた 写真 1 実験したこと…手のジェスチャによって筋電信号のスペ クトラムが変化することを確認した グラフは七つあり，左から 4，8，16，32，63，125，250Hz を中心と する筋電の強さを表す FFT プログラムを作る ● mbed.org に提供されているFFT 処理を実装し てみる 前章と同じように，腕に貼り付けた電極から取得し 109
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