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Im multistaatlichen myoelektrischen Kanal wird eine einzige myoelektrische Signalquelle verwendet, um eine multifunktionale, motorisierte Prothese zu steuern. Die Auswahl einer Prothesenfunktion erfordert einen Empfänger, der das mit Geräuschen kontaminierte myoelektrische Signal verarbeitet und basierend auf den empfangenen Signalen entscheidet, welche Funktion gewünscht ist. Somit stellt der Kanal eindeutig ein Problem der Wahl des Empfängers und der Entscheidungsstrategie dar. Frühere Lösungen für dieses Problem waren im Wesentlichen empirisch. In diesem Papier streben wir den optimalen Empfänger an, wobei optimal im Sinne der minimalen Fehlerwahrscheinlichkeit verstanden wird. Zunächst wird ein Modell für das bipolare myoelektrische Signal entwickelt, um Informationen über die relevanten Signalparameter und -statistiken bereitzustellen. Mit diesen Informationen wird der Bayes`sche Empfänger mit minimaler Fehlerwahrscheinlichkeit für eine beliebige Signalparametersatz abgeleitet. Der optimale Signalparametersatz wird dann für den Bayes`sche Empfänger ermittelt, und die Leistung des Empfängers wird berechnet. Die Leistung des Empfängers wird gemessen und mit der berechneten Leistung verglichen. Eine signifikante Leistungsverbesserung ist beim optimalen Empfänger im Vergleich zu einem konventionelleren Empfänger zu beobachten.
Parker et al. (Sat,) untersuchten diese Frage.