首页> 外文期刊>Computer methods in biomechanics and biomedical engineering >Reproducibility of the identification process of stump muscle EMG in prosthetic gait by a dynamic recurrent neural network
【24h】

Reproducibility of the identification process of stump muscle EMG in prosthetic gait by a dynamic recurrent neural network

机译:动态递归神经网络在假肢步态中识别残端肌肌电过程的可重复性

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
获取外文期刊封面目录资料

摘要

Remaining muscle groups of the stump, pelvis and thorax seem to be sufficient to simulate locomotion movements of the prosthetic limb. Although, the identification process is less reproducible if the EMG signals are not directly linked to the mapped kinematics, the DRNN is able to reproduce the temporal aspects of gait, which justifies its application in intelligent prosthetic devices.
机译:残端,骨盆和胸部的其余肌肉群似乎足以模拟假肢的运动。尽管如果EMG信号未直接链接到映射的运动学,则识别过程的重现性较差,但是DRNN能够重现步态的时间方面,这证明了其在智能假体设备中的应用是正确的。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号