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情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-CE-136 No /10/15 Arduino 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) Arduino Arduino Kengo Shimizu 1,a) Motomasa Omura 1,b

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Academic year: 2021

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図

図 1 筋電位データの流れ MyoWare[7] は Arduino で利用できる表面筋電センサが ある．基板に電極が直接搭載されているため，基板を身体 につけて測定することができる．そのため運動中もケーブ ルが邪魔にならず測定しやすく，シールドによる拡張を行 うことができる． 実際に使用されている教材として，生理学研究所が開発 したマッスルセンサー [8] がある．この教材では，体に流 れている電気信号を光や音に変換することで，人間が電気 で動いていることを体験的に学ぶことができる．この装置 では信号の波
図 3 XBeePC 用 ( 左 ) と Arduino 用 ( 右 ) えることができる． 図 3 に使用した無線モジュール XBee を示す． PC と Arduino に XBee を接続し，電源は 9V の角乾電池を使用 した． XBee の通信ではフロー制御を行っている． 3.5 プログラミング開発環境 開発は Mac OS X10.11.4 で行った．データの取得には Arduino IDE を，データの解析には MATLAB と Process-ing を使用した． MATLAB ではデータ
図 9 運動前のパワースペクトル 図 10 運動後のパワースペクトル 図 11 低負荷時の筋繊維の活動割合 11 図 12 に示す．筋肉が疲労すると低周波数帯域に移行す るが，これは速筋の活動が低調になり遅筋が活発になるこ とが要因の 1 つであることがわかる． 5

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