SEMG

作品数：353被引量：1332H指数：17
导出分析报告
相关领域：医药卫生更多>>
相关作者：王健王乐军龚铭新刘耀荣罗志增更多>>
相关机构：浙江大学东北师范大学西安体育学院杭州电子科技大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划浙江省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 学科=自动化与计算机技术x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于不同负载下sEMG的肩肘关节角度预测研究
《机械制造与自动化》2025年第2期22-26,共5页陆浩琪 郭佳乐 陈劲舟 殷正龙 左敦稳 
江苏省科研与实践创新计划项目(SJCX22_0097)。
为解决外骨骼自身质量对关节角度预测准确性影响的问题,探究不同负载对基于肌电信号的关节角度预测模型精度的影响并确定最佳负载大小。采集不同负载下的表面肌电信号,提取时域特征值作为特征输入信号,通过BP神经网络、支持向量机进行训...
关键词：上肢负载 表面肌电信号 BP神经网络 支持向量机 角度预测 
基于深度学习的sEMG手指关节角度估计方法研究
《信息与电脑》2025年第5期47-49,共3页施晨雨 王宇春 
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费科研项目(项目编号:2018-KYYWF-0943);黑龙江省卫生健康委立项科研课题(项目编号:2019-287);佳木斯大学优秀学科团队项目(项目编号:JDXKTD-2019008);佳木斯大学教育教学改革研究项目(项目编号:2021JY1-49)。
在人机交互领域,表面肌电信号(Surface Electromyography,s EMG)被广泛用于连续运动估计,但现有方法在非线性建模方面存在局限。为此,文章研究了CNN-LKN模型,该模型利用跳跃连接与门控机制提取s EMG的特征,并结合长短期记忆网络(Long Sh...
关键词：深度学习 表面肌电信号 LSTM 卡尔曼滤波器 
3D printable and myoelectrically sensitive hydrogel for smart prosthetic hand control
《Microsystems & Nanoengineering》2025年第1期211-224,共14页Jinxin Lai Longya Xiao Beichen Zhu Longhan Xie Hongjie Jiang 
supported by the National Natural Science Foundation of China(grant numbers 42177440 and 52075177);the National Key Research and Development Program of China(Grant No.2021YFB3301400).
Surface electromyogram(sEMG)serves as a means to discern human movement intentions,achieved by applying epidermal electrodes to specific body regions.However,it is difficult to obtain high-fidelity sEMG recordings in ...
关键词：myoelectrically sensitive hydrogels discern human movement intentionsachieved Myoelectric sensing semg electrodes applying epidermal electrodes d printing surface electromyogram semg serves HYDROGEL 
基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统设计
《现代电子技术》2025年第2期131-136,共6页韩团军 雷栋元 黄朝军 卢超 
国家自然科学基金项目(61972239);陕西省教育厅专项科学研究计划项目(18JK0160);陕西理工大学科研基金项目(SLG2118);陕西省教育厅专项科研计划(18JK0154)。
人体在运动过程中会产生微弱的生物电信号,其中蕴含着大量的控制信息。为了使用生物电信号中的信息控制机械臂动作,提出一种基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统,利用该系统对采集的原始信号进行滤波和放大。为了确定有效的sEMG,采用移...
关键词：手势识别 DTW算法 表面肌电图(sEMG) 特征提取 机械臂 手势检测 
基于MPCNN模型的sEMG快速迁移学习的手势识别应用研究
《计算机工程》2025年第1期304-311,共8页易鹏 杨晔 严仕嘉 
国家自然科学基金(51605298)。
为解决个体间差异性的问题并提高手势识别技术的普适性,提出基于多并行卷积神经网络(MPCNN)的迁移学习策略,旨在实现基于表面肌电信号的高效手势识别。MPCNN通过并行架构和优化的迁移学习机制,对比以往的卷积神经网络(CNN)迁移框架以更...
关键词：迁移学习 表面肌电信号 手势识别 深度学习 卷积神经网络 肌电控制 
基于分步机器学习的智能假肢步态识别
《高技术通讯》2024年第11期1200-1210,共11页刘磊 杨鹏 刘作军 
国家自然科学基金(61803843);河南省教育厅重点项目(22B413012);河南省高等学校重点科研项目(24A480010)资助。
为了改善当前智能假肢步态识别在特征值选取和使用单一分类模型进行步态识别的不足,提高智能假肢穿戴者步态识别准确率,选择表面肌电信号(sEMG)作为步态识别信号源,提出基于灰度模型系数的特征提取方法,建立基于分步机器学习的步态识别...
关键词：智能假肢 步态识别 表面肌电信号(sEMG) 灰度模型 极限学习机 
基于双分支网络的表面肌电信号识别方法
《浙江大学学报（工学版）》2024年第11期2208-2218,2229,共12页王万良 潘杰 王铮 潘家宇 
国家自然科学基金资助项目(51875524,61873240);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题资助项目(A2210)。
针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用...
关键词：表面肌电信号(sEMG) 手势识别 加强二维化特征 双分支网络 自适应特征融合机制 
特征图组合的双流CNN手指关节角度连续运动预测方法研究
《重庆理工大学学报（自然科学）》2024年第11期119-128,共10页武岩 曹崇莉 李奇 姬鹏辉 张航 
吉林省科技发展计划国际科技合作项目(20200801035GH);吉林省科技发展计划国际联合研究中心建设项目(20200802004GH)。
针对基于表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号手指关节角度连续运动预测时序信息提取不足、预测准确率较低的问题,提出了一种基于特征图组合(feature map combinations,FMC)的双流卷积神经网络(dual-stream convolutional neur...
关键词：SEMG 连续运动预测 特征图组合 双流卷积神经网络 
基于迁移学习和表面肌电信号的上肢动作识别被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第20期124-132,共9页张恒玮 徐林森 陈根 汪志焕 眭翔 
江苏省前沿引领技术基础研究专项(BK20191004);常州市科技计划项目(重点实验室)(CM20223014);江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(23KJD460001)。
准确识别脑卒中患者上肢运动意图是实现高效康复训练的关键步骤。为了提高基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的上肢动作识别精度,提出了一种结合预训练模型和支持向量机(support vector machine,SVM)的肌电动作识别方法...
关键词：上肢动作识别 表面肌电信号(sEMG) 短时傅里叶变换(STFT) 预训练模型 支持向量机(SVM) 
基于NARX和sEMG的肘关节连续运动预测
《科学技术创新》2024年第24期75-78,共4页陈砚 单泉 
河北省高等教育教学改革研究与实践项目“TRIZ指导的机械基础课程实验教改及实践”(2020GJJG315)。
为了建立表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)与人体肘关节连续运动量的精确预测模型,通过传感器记录肘关节屈伸角并采集与上肢运动相关联的肌肉表面肌电信号,经滤波处理后从中提取时域特征;在此基础上将非线性自回归(non-line...
关键词：表面肌电信号 运动估计 NARX神经网络 肘关节角度 
全选清除导出
共12页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部