Masterarbeit

Ereignisdetektion mittels Matched-Wavelet-Transformation

Ereignisdetektion
Das Oberflächen-Elektromyogramm (EMG) besteht aus einer Vielzahl einzelner Teilsignale (Aktionspotentiale), die an der Elektrode aufsummiert werden. Die Aktionspotentiale ähneln sich in ihrer Grundform, weisen aber je nach Lage der Signalquelle innerhalb des Muskels unterschiedliche Amplituden bzw. zeitliche Dehnungen auf. Eine vielversprechende Perspektive bei der Verarbeitung von EMG-Signalen ist daher in der Matched Wavelet Transformation zu sehen: Durch eine an die Eigenschaften der Signalquelle angepasste Filterbank können einzelne Aktionspotentiale identifiziert und zur Detektion von Veränderungen in der Muskelaktivität herangezogen werden.
Aufbauend auf zwei aktuelle Arbeiten aus der Literatur, soll in dieser Masterarbeit ein entsprechendes Verfahren unter MATLAB implementiert und auf seine Leis-tungsfähigkeit untersucht werden. Dazu werden sowohl synthetisch erzeugte EMG-Signale, als auch reale Daten aus Reaktionszeitexperimenten herangezogen.
Die Arbeit umfasst systemtheoretische sowie programmiertechnische Aspekte und bietet interessante Einblicke in moderne Signalverarbeitungstechniken.
Voraussetzungen: Interesse an systemtheoretischer Fragestellung, Grundkenntnisse in MATLAB
Schlagworte: Digitale Signalverarbeitung, MATLAB, Wavelet-Transformation
Betreuer / Kontakt: Dr.-Ing. (Privatdozent) Gerhard Staude
E-Mail: gerhard.staude@unibw.de
Tel. +49 (0) 89 6004 7510, Geb. 35, Raum 2351