Skip to content
DSML.KZ
Publications

Talk · Zenodo · September 25, 2025

NEYRON TARMOQ ASOSIDA EMG SIGNALLARIDAN MUSHAK CHARCHOQLARINI ANIQLASH UCHUN XUSUSIYATLAR MAJMUASINI ISHLAB CHIQISH

Shokhrukhmirzo Kholdorov
Open via DOI

Abstract

Annotatsiya — mazkur tadqiqot sportchilarda mushak charchoqlarini aniqlashda elektromiografiya (EMG) signallariga intellektual ishlov berish masalalariga bag‘ishlangan. EMG signallari mushak tolalarining bioelektrik faolligini qayd etuvchi muhim biomarker hisoblanib, ularning no-statsionar tabiati sababli an’anaviy tahlil usullari yetarli aniqlikni ta’minlamaydi. Shu bois, ushbu maqolada EMG signallaridan vaqt sohasi (MAV, RMS, VAR, WL, SSC, ZC), chastota sohasi (MDF, MNF, SC, BW) hamda chiziqli bo‘lmagan parametrlar (entropiya, spektral xususiyatlar) ajratilib, xususiyatlar majmuasi shakllantirildi. Shapiro–Wilk, Welch t-testi va Mann–Whitney U kabi statistik metodlar yordamida xususiyatlarning ahamiyatlilik darajasi baholandi. Natijalarga ko‘ra, eng diskriminativ ko‘rsatkichlar sifatida spektral entropiya, spektral dispersiya, RMS va MDF ajratildi. Ushbu xususiyatlar majmuasi asosida MLP neyron tarmog‘i o‘qitildi va 0.96 F1-score ko‘rsatkichiga erishildi. Tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, vaqt, chastota va chiziqli bo‘lmagan parametrlarning integratsiyasi mushak charchoqlarini yuqori aniqlik bilan aniqlash imkonini beradi. Taklif etilgan yondashuv sport tibbiyoti, reabilitatsiya va sportchilar yuklamasini optimallashtirishda real vaqtli monitoring tizimlarini ishlab chiqishda amaliy ahamiyatga ega.

Muscle activation and electromyography studiesMuscle Physiology and DisordersMachine Fault Diagnosis Techniqueselectromyographymuscle fatigue detectionfeature extraction

More by Shokhrukhmirzo Kholdorov