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Comparison of regression models for estimation of isometric wrist joint torques using surface electromyography

机译:使用表面肌电图估计等距腕关节扭矩的回归模型的比较

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摘要

BackgroundSeveral regression models have been proposed for estimation of isometric joint torque using surface electromyography (SEMG) signals. Common issues related to torque estimation models are degradation of model accuracy with passage of time, electrode displacement, and alteration of limb posture. This work compares the performance of the most commonly used regression models under these circumstances, in order to assist researchers with identifying the most appropriate model for a specific biomedical application.
机译:背景技术已经提出了几种回归模型来使用表面肌电图(SEMG)信号估算等距关节扭矩。与扭矩估算模型有关的常见问题是模型准确性随时间的流逝,电极位移和肢体姿势的改变而降低。这项工作比较了在这种情况下最常用的回归模型的性能,以帮助研究人员确定针对特定生物医学应用的最合适模型。

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