Methoden der künstlichen Intelligenz: Regelbasierte Ereignisdetektion Bewegungs-koordination beim Menschen – Das Simple-Clock Tapping Modell

Fuzzy-Technologien erlauben eine effiziente Umsetzung menschlichen Erfahrungswissens in eine technische Lösung und finden daher zunehmend auch in entscheidungsunterstützenden Systemen in der Biomedizin Verwendung.
In dieser Masterarbeit ergänzen Sie ein Verfahren zur Segmentierung von EMG-Signalen durch eine regelbasierte übergeordnete Entscheidungsstufe auf Basis der Fuzzy-Logic. Ziel ist es, die von der Detektionsstufe gelieferten Ereigniskandidaten auf ihre Plausibilität hin zu überprüfen und ggf. zu korrigieren. Neben der Auswahl geeigneter, aus dem vorverarbeiteten EMG-Signal ableitbarer Merkmale, umfasst die Aufgabenstellung die Definition passender linguistischer Variablen und Zugehörigkeitsfunktionen, sowie die Erstellung einer geeigneten Regelmenge. Dabei kann auf bewährte Entwurfsmethoden für Fuzzy Inferenz Systeme und die Werkzeuge der MATLAB Fuzzy-Toolbox zurückgegriffen werden.
Die Arbeit ist interdisziplinär ausgerichtet und bietet interessante Einblicke in nichtlineare Signalverarbeitungstechniken.