抄録
本稿では総合装置構築のための初期段階として，被験者の随時運動に伴い発生する生体信号である筋活動電位に着目し，これを用いたニューラルネットワークによる手首動作認識システムを提案する． 今回，ニューラルネットワークにて認識するEMG信号は7つ(ニュートラル、上、右、左、下、回内、回外)である．また，EMGの計測には乾式電極を用い，NNでの認識をするための補助としてFFTを用いての特徴量抽出を行なっている．更に，ネットワークの改良案として2段階主成分分析を用いてのNNを構築し，それを用いた手法がEMG信号の分類に効果的であることをコンピュータシミュレーションにて示す．
