SEMG

作品数：353被引量：1332H指数：17
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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 
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 
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) 
TFN-FICFM:sEMG-Based Gesture Recognition Using Temporal Fusion Network and Fuzzy Integral-based Classifier Fusion
《Journal of Bionic Engineering》2024年第4期1878-1891,共14页Fo Hu Kailun He Mengyuan Qian Mohamed Amin Gouda 
supported in part by the Natural Science Foundation of Zhejiang Province(LQ23F030015);the Key Laboratory of Intelligent Processing Technology for Digital Music(Zhejiang Conservatory of Music),Ministry of Culture and Tourism(2023DMKLC013).
Surface electromyography(sEMG)-based gesture recognition is a key technology in the field of human–computer interaction.However,existing gesture recognition methods face challenges in effectively integrating discrimi...
关键词：Gesture recognition SEMG Deep learning Temporal fusion Fuzzy fusion 
基于黎曼普鲁克的手部离散动作识别方法
《高技术通讯》2024年第8期854-863,共10页王志恒 沈家和 都明宇 杨庆华 
国家重点研发计划(2018YFE0125600);浙江省基础公益研究计划(LGG19E050023)资助项目。
肌电信号能反映人体的运动意图,是外骨骼和假肢控制的主要信号之一。但受试者间的差异,增加了基于表面肌电信号(sEMG)的手部离散动作识别使用成本。针对这一情况,本文从域适应的角度出发,提出一种基于小型调整集的迁移学习建模方法。该...
关键词：表面肌电信号(sEMG) 黎曼普鲁克分析(RPA) 手势识别 支持向量机(SVM) 迁移学习 
表面肌电手部动作识别的研究进展被引量：3
《计算机工程与应用》2024年第3期29-43,共15页李振江 魏德健 冯妍妍 于丰帆 马一凡 
国家自然科学基金面上项目(82074579,82174528);教育部产学合作协同育人项目(202101008007);山东省中医药科技项目(2020M006);山东省研究生教育质量提升计划项目(SDYKC21055);山东省本科教学改革研究项目(M2020207)。
表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是一种测量肌肉活动的非侵入式方法,蕴含着关联人体运动的丰富信息,可用于手部动作识别。基于sEMG手部动作识别是指通过分析手部肌肉的sEMG信号,实现对手部动作的分类和识别。在神经网络发...
关键词：表面肌电信号(sEMG) 手部动作识别 人工神经网络 算法模型 
An Efficient Method for Identifying Lower Limb Behavior Intentions Based on Surface Electromyography被引量：1
《Computers, Materials & Continua》2023年第12期2771-2790,共20页Liuyi Ling Yiwen Wang Fan Ding Li Jin Bin Feng Weixiao Li Chengjun Wang Xianhua Li 
The Research and the Development Fund of the Institute of Environmental Friendly Materials and Occupational Health,Anhui University of Science and Technology,Grant/Award Number:ALW2022YF06;Academic Support Project for Top-Notch Talents in Disciplines(Majors)of Colleges and Universities in Anhui Province,Grant/Award Number:gxbjZD2021052;The University Synergy Innovation Program of Anhui Province,Grant/Award Number:GXXT-2022-053;Anhui Province Key R&D Program of China,Grant/Award Number:2022i01020015.
Surface electromyography(sEMG)is widely used for analyzing and controlling lower limb assisted exoskeleton robots.Behavior intention recognition based on sEMG is of great significance for achieving intelligent prosthe...
关键词：SEMG movement intention efficient network convolutional neural network 
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