A Real-Time Pattern Recognition Based Myoelectric Control Usability Study Implemented in a Virtual Environment

机译：在虚拟环境中实现的基于实时模式识别的肌电控制可用性研究

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Pattern recognition based myoelectric control systems have been well researched; however very few systems have been implemented in a clinical environment. Although classification accuracy or classification error is the metric most often reported to descri

机译：基于模式识别的肌电控制系统已经得到了很好的研究。然而，在临床环境中几乎没有实施任何系统。尽管分类准确性或分类错误是经常报告描述的指标

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来源
《Engineering in Medicine and Biology Society, 2007 Annual International Conference of the IEEE; Lyon,France》||P.4842-4845|共4页
会议地点 LyonFrance
作者
Hargrove; L.; Losier; Y.; Lock; B.; Englehart; K.; Hudgins; B.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
bioelectric phenomena; image classification; neuromuscular stimulation; classifier training approach; contraction signals; myoelectric control usability study; real-time pattern recognition; time frames; virtual environment;

机译：生物电现象;图像分类;神经肌肉刺激;分类器训练方法;收缩信号;肌电控制可用性研究;实时模式识别;时间框架;虚拟环境;

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