机译:使用卷积神经网络解码来自原始EMG信号的同步多DOF手腕运动
Harbin Inst Technol State Key Lab Robot & Syst Harbin 150080 Heilongjiang Peoples R China;
Harbin Inst Technol State Key Lab Robot & Syst Harbin 150080 Heilongjiang Peoples R China|Harbin Inst Technol Artificial Intelligence Lab Harbin 150080 Heilongjiang Peoples R China;
Harbin Inst Technol State Key Lab Robot & Syst Harbin 150080 Heilongjiang Peoples R China;
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Convolutional neural network (CNN); deep learning; myoelectric signal; simultaneous control;
机译:使用卷积神经网络从原始EMG信号中同时解码多自由度腕部运动
机译:基于卷积神经网络的SEMG信号进行手势的分类
机译:基于卷积神经网络的SEMG信号进行手势的分类
机译:肌肉骨骼模型,可通过肌电信号同时和比例地控制3-DOF手和腕部运动
机译:使用人工神经网络根据EMG信号动态预测肌肉力量。
机译:从脊髓信号预测肌电图中卷积网络优于线性解码器
机译:卷积神经网络可以解码眼球运动数据:黑匣子方法从眼睛运动预测任务