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【2h】

EMG and Joint Angle-Based Machine Learning to Predict Future Joint Angles at the Knee

机译：基于联合角度的机器学习，以预测膝盖的未来关节角度

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Jordan Coker; Howard Chen; Mark C. Schall; Sean Gallagher; Michael Zabala;
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年度 2021
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1. MyoNet: A Transfer-Learning-Based LRCN for Lower Limb Movement Recognition and Knee Joint Angle Prediction for Remote Monitoring of Rehabilitation Progress From sEMG [J] . Gautam Arvind, Panwar Madhuri, Biswas Dwaipayan, Translational Engineering in Health and Medicine, IEEE Journal of . 2020,第期

机译：MyOnet：一种基于转移学习的LRCN，用于低肢体运动识别和膝关节角度预测，用于远程监测SEMG的康复进展
2. SEMG-based multifeatures and predictive model for knee-joint-angle estimation [J] . Chen Yang, Xugang Xi, Sijia Chen, AIP Advances . 2019,第9期

机译：基于SEMG的膝关节角估计的多聚焦和预测模型
3. Effect of contraction force and knee joint angle on the spatial representation of soleus activity using high-density surface EMG [J] . Aicha Reffad, Kamel Mebarkia, Taian M.M. Vieira, Biomedizinische Technik . 2014,第5期

机译：使用高密度表面肌电图，收缩力和膝关节角度对比目鱼活动空间表示的影响
4. EMG Signal Based Knee Joint Angle Estimation of Flexion and Extension with Extreme Learning Machine (ELM) for Enhancement of Patient-Robotic Exoskeleton Interaction [C] . Tanvir Anwar, Khairul Anam, Adel Al Jumaily International conference on neural information processing . 2015

机译：基于EMG信号的极限学习机（ELM）基于屈曲和伸展的膝关节角度估计，以增强患者与机器人的外骨骼交互作用
5. Evaluation of an EMG-driven model and its ability to estimate joint moments at the knee. [D] . Gardinier, Joseph D. 2007

机译：EMG驱动模型的评估及其估计膝盖关节力矩的能力。
6. EMG and Joint Angle-Based Machine Learning to Predict Future Joint Angles at the Knee [O] . Jordan Coker, Howard Chen, Mark C. Schall Jr., 2021

机译：基于联合角度的机器学习以预测膝盖的未来关节角度
7. SEMG-based multifeatures and predictive model for knee-joint-angle estimation [O] . Chen Yang, Xugang Xi, Sijia Chen, 2019

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