<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Gradivo ID="77407" NadgradivoID="0" NRID="11985276" OceID="0" DomainUrl="https://dk.um.si/" IzpisPolniUrl="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&amp;id=77407" StOgledov="866" StPrenosov="162" StOcen="0" VsotaOcen="0" DatumIzvoza="2026-10-02 16:39:51" OcenaSkupna="0" StPodgradiv="0" StudijskiProgramEvsID="" JeIndeksirano="0" JeVecAvtorjev="0" DovoliZahtevkeZaDostop="0">
  <PID Url="http://hdl.handle.net/20.500.12556/DKUM-77407">20.500.12556/DKUM-77407</PID>
  <Naslov>Analiza večkanalnih elektromiogramov mišic podlahti med igranjem bas kitare</Naslov>
  <Podnaslov>diplomsko delo</Podnaslov>
  <TujJezik_Naslov>Analysis of high-density electromyograms of the forearm muscles during bass guitar playing</TujJezik_Naslov>
  <TujJezik_Podnaslov></TujJezik_Podnaslov>
  <Opis>V zaključnem delu smo preučili primernost večkanalnih površinskih elektromiogramov (EMG) za analizo električne aktivnosti upogibalk in iztegovalk štirih prstov leve roke med igranjem bas kitare. Zajeli smo večkanalne elektromiografske signale dveh različnih gibov vsakega prsta. Signale smo zajemali z dvema poljema elektrod in jih v programskih orodjih Matlab in PyCharm klasificirali časovno, prostorsko in s pomočjo strojnega učenja. Izdelali smo grafični vmesnik z drsnikom, ki prikazuje časovno sosledje aktivacij motoričnih enot prek polja elektrod. Klasifikacijo strojnega učenja smo opravili z metodo podpornih vektorjev (SVM) in metodo naključnih gozdov (RF). Dotike različnih prstov smo prepoznali s povprečno natančnostjo 90% ob uporabi metode SVM in 96,5% ob uporabi metode RF.</Opis>
  <TujJezik_Opis>In this diploma thesis we studied the adequacy of multi-channel surface electromyograms (EMG) for the analysis of multichannel electromyographic (EMG) signals produced by the flexors and extensors of four fingers of the left arm during bass guitar playing. We studied the signals of two different motions produced by each finger. We recorded EMG  signals by two arrays of electrodes and analysed them with the help of Matlab and PyCharm program tools. We classified the recorded signals chronologically, spatially and with the help of machine learning methods. We implemented a simple graphic interface, that allows for the viewing of averaged EMG signals chronologically and on each electrode. Machine learning classification yielded an average accuracy of 90% and 96.5% for support vector machines and random forest methods, respectively.</TujJezik_Opis>
  <KljucneBesede>
    <Beseda>večkanalni elektromiogram</Beseda>
    <Beseda>mišice podlahti</Beseda>
    <Beseda>bas kitara</Beseda>
  </KljucneBesede>
  <TujJezik_KljucneBesede>
    <Beseda>high-density electromyogram</Beseda>
    <Beseda>forearm muscles</Beseda>
    <Beseda>bass guitar</Beseda>
  </TujJezik_KljucneBesede>
  <Potrjeno>true</Potrjeno>
  <JeZaklenjeno>true</JeZaklenjeno>
  <JeRecenzirano>false</JeRecenzirano>
  <Zaloznik>[L. Klančar]</Zaloznik>
  <Izvor></Izvor>
  <Jezik ID="1060" ISO639-3="slv">Slovenski jezik</Jezik>
  <TujJezik ID="1033" ISO639-3="eng">Angleški jezik</TujJezik>
  <Povezave></Povezave>
  <Pokrivanje></Pokrivanje>
  <CasovnoPokritje></CasovnoPokritje>
  <AvtorskePravice></AvtorskePravice>
  <VrstaGradiva ID="mb11" DRIVER="info:eu-repo/semantics/bachelorThesis">Diplomsko delo/naloga</VrstaGradiva>
  <DatumVstavljanja>2020-08-29 23:43:54</DatumVstavljanja>
  <DatumObjave>2020-11-03 12:27:39</DatumObjave>
  <DatumSpremembe>2022-08-09 15:31:32</DatumSpremembe>
  <DatumTrajnegaHranjenja>2020-11-25 03:19:47</DatumTrajnegaHranjenja>
  <LetoIzida>2020</LetoIzida>
  <LetoIzidaDo>0</LetoIzidaDo>
  <KrajIzida>Maribor</KrajIzida>
  <LetoIzvedbe>0</LetoIzvedbe>
  <KrajIzvedbe>Maribor</KrajIzvedbe>
  <Opomba></Opomba>
  <StStrani>XXI, 61 str.</StStrani>
  <StevilcenjeNivo1></StevilcenjeNivo1>
  <StevilcenjeNivo2></StevilcenjeNivo2>
  <Kronologija></Kronologija>
  <Patent_Stevilka></Patent_Stevilka>
  <Patent_DatumVeljavnosti>0000-00-00</Patent_DatumVeljavnosti>
  <VerzijaDokumenta>NiDoloceno</VerzijaDokumenta>
  <StatusObjaveDrugje>NiDoloceno</StatusObjaveDrugje>
  <VrstaStroskaObjave>NiDoloceno</VrstaStroskaObjave>
  <DatumPoslanoVRecenzijo>0000-00-00</DatumPoslanoVRecenzijo>
  <DatumSprejetjaClanka>0000-00-00</DatumSprejetjaClanka>
  <DatumObjaveClanka>0000-00-00</DatumObjaveClanka>
  <Licence>
    <Licenca ID="1" Kratica="CC BY-NC-ND 4.0" Naziv="Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna" URL="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl" Logo="by-nc-nd.eu.png" LogoPolniUrl="https://dk.um.si/teme/dkumDev2/img/licence/by-nc-nd.eu.png" DatumZacetkaLicenciranja="2020-08-29" VezanoNa="" VezanoNaAng="" Besedilo="" BesediloAng=""></Licenca>
  </Licence>
  <EmbargoDo></EmbargoDo>
  <VrstaEmbarga ID="1" Naziv="Takojšnja javna objava" OpenAIREDostop="openAccess"></VrstaEmbarga>
  <Osebe>
    <Oseba ID="79029" Ime="Luka" Priimek="Klančar" AltIme="" VlogaID="70" VlogaNaziv="Avtor" ConorID="392722435" Afiliacija="" ArrsID="" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="3544" Ime="Aleš" Priimek="Holobar" AltIme="A. Holobar; Ales Holobar; A Holobar; Aleŝ Holobar" VlogaID="991" VlogaNaziv="Mentor" ConorID="5045603" Afiliacija="" ArrsID="21301" ORCID=""></Oseba>
  </Osebe>
  <Identifikatorji>
    <Identifikator ID="4" Sifra="UDK" Naziv="UDK" URL="">004.93:612.743(043.2)</Identifikator>
    <Identifikator ID="3" Sifra="CobissID" Naziv="COBISS_ID" URL="https://plus.cobiss.net/cobiss/si/sl/bib/38833667">38833667</Identifikator>
    <Identifikator ID="18" Sifra="URN-NUK" Naziv="NUK URN" URL="">URN:SI:UM:DK:W48FIODR</Identifikator>
  </Identifikatorji>
  <Relacije>
  </Relacije>
  <VerzijeGradiva>
  </VerzijeGradiva>
  <Datoteke>
    <Datoteka ID="144898" DatotekaNRID="11267887" NamenDatotekeID="2" NamenDatoteke="Predstavitvena datoteka" FormatDatotekeID="2" FormatDatoteke=".pdf" MIME="application/pdf" IkonaFormata="pdf.gif" IkonaFormataPolniUrl="https://dk.um.si/teme/dkumDev2/img/fileTypes/pdf.gif" VelikostDatoteke="26100249" VelikostDatotekeKratko="24,89 MB" DatumVstavljanja="2020-08-30 13:07:11" JeZbrisana="false" JeJavnoVidna="true" JeIndeksirana="true" JeVidno="true" VidnoOd="01.01.1970" Zaporedje="0">
      <Naziv>UN_Klancar_Luka_2020.pdf</Naziv>
      <OrgNaziv>UN_Klancar_Luka_2020.pdf</OrgNaziv>
      <URL></URL>
      <Opis></Opis>
      <OpisTujJezik></OpisTujJezik>
      <UrlObdelave></UrlObdelave>
      <FrekvencaAzuriranjaID>1</FrekvencaAzuriranjaID>
      <Verzija></Verzija>
      <MD5>587D1E487A8F4611F7B3EEFE71D3E406</MD5>
      <SHA256>1fc2e092eee84b0bcf340876a631036d5848b859dab15acea0d6aee52f3b56cd</SHA256>
      <UUID>c28b91de-7c11-11eb-bb7a-00155d0001ca</UUID>
      <PID>20.500.12556/dkum/df095d12-eb47-4537-81f9-ac64e2185bac</PID>
      <PrenosPolniUrl>https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&amp;id=144898</PrenosPolniUrl>
      <Vsebine>
        <Vsebina TipVsebine="GoloBesedilo" JezikID="1060" Oznaka="" Dolzina="75190"></Vsebina>
      </Vsebine>
    </Datoteka>
  </Datoteke>
  <Organizacije>
    <Organizacija OrganizacijaID="3" Kratica="FERI" ZavodEvsID="0000080" Logo="FERI_logo.gif" LogoPolniUrl="https://dk.um.si/teme/dkumDev2/img/logo/FERI_logo.gif">Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko</Organizacija>
  </Organizacije>
  <OrganizacijeVira>
  </OrganizacijeVira>
  <MetodeZbiranjaPodatkov>
  </MetodeZbiranjaPodatkov>
  <TipologijaDela ID="2.11" Koda="2.11" Naziv="Diplomsko delo" SchemaOrg="Thesis"></TipologijaDela>
  <Ostalo>
    <StIrodsDatotek>0</StIrodsDatotek>
    <StDatotekPodTrajnimEmbargom>0</StDatotekPodTrajnimEmbargom>
    <StDatotekZOmejenimDostopom>0</StDatotekZOmejenimDostopom>
  </Ostalo>
</Gradivo>
