Oklahoma State University.;
机译:使用人工神经网络通过表面肌电图实时估计捏力。
机译:用于手工设备表面EMG信号的人工神经网络回归模型的手工预测评估
机译:利用判别分析和人工神经网络对海绵体肌电图信号进行计算机分类,以支持勃起功能障碍的诊断。
机译:基于具有肌肉收缩水平的表面肌电信号(sEMG)的手势识别以及使用人工神经网络(ANN)在人工假肢上的实时实现
机译:优化的表面肌电图(sEMG)信号处理和系统识别,可实现智能假肢手控制。
机译:基于人工神经网络的手力估计的比较方法
机译:使用手工设备表面EMG信号的人工神经网络回归模型对手工预测的评估
机译:EEG信号可用于通过使用增强的资源分配神经网络来检测自愿手部运动。