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30.06.2018 | S.I. : Advances in Bio-Inspired Intelligent Systems

Design of sEMG-based clench force estimator in FPGA using artificial neural networks

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autoren:
Sheikh Shanawaz Mostafa, Md. Abdul Awal, Mohiuddin Ahmad, Fernando Morgado-Dias

Abstract

Hands are the main environmental manipulator for the human being. After losing a hand, the only alternative for the victim is to use a prosthesis. Despite the progress of science, the modern prosthesis has the same age-old problem of accurate force estimation. Among different kinds of force, clench force is the most important one. Because of this importance, this paper presents a hardware system that has been designed and implemented to estimate the desired clench force using surface Electromyography signals recorded from lower-arm muscles. The implementation includes a two-layer artificial neural network with a surface electromyography integrator. The neural network was trained with the LevenbergMarquardt back propagation algorithm and was implemented in a field programmable gate array using an off-chip training method. The results from 10 datasets, recorded from five subjects, show that the hardware model is very accurate, with an average mean square error of 0.003. This suggests that the proposed design can mimic the behavior of clench force that a real limb does, and therefore this intelligent system could be a useful tool for any application related to prostheses.

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