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王逸桐; 许成哲;
延边大学工学院 吉林延吉133002;
CNN模型; 深度学习; 手势动作; sEMG信号; Ninapro;
机译:一种基于DC-CNN的手势识别算法
机译:基于SEMG信号和卷积神经网络的手势识别
机译:基于卷积神经网络的SEMG信号进行手势的分类
机译:基于改进的CNN-LSTM混合模型的多通道SEMG信号手势识别
机译:使用SEMG和基于ANN的Softmax分类器估算能够的人体肘关节动作
机译:一种新颖的基于注意力的混合CNN-RNN架构,用于基于sEMG的手势识别
机译:基于低密度sEmG信号的上肢前臂截肢者的灵巧手势识别
机译:从sEmG信号的TF分布评估肌肉疲劳
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:X射线CNN CNN CNN模型预测方法和CNN模型装置从X射线图像预测疾病
机译:基于多粒度并行CNN模型的EMG信号扭矩匹配方法
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