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J-GLOBAL ID:202102262633709123   整理番号:21A0007681

肘関節角度の連続推定のための表面筋電図に基づく長期短期記憶ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Long Short Term Memory Network Based on Surface Electromyography for Continuous Estimation of Elbow Joint Angle
著者 (5件):
資料名:
巻: 2020  号: DDCLS  ページ: 522-527  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,単純な長い短期メモリ(LSTM)ネットワークを構築し,エルボ関節角度と表面筋電図(sEMG)信号間の関係を記述するモデルを推定した。上腕二頭筋と三頭筋のsEMG時系列はモデルの入力であり,肘関節角度はモデルの出力である。sEMGシグナルは,ユーザが屈曲と伸展運動を実行する間,Biopacによって収集する。肘関節角度を角度センサで測定した。結果は,単純な屈曲と伸展運動のために,モデルが肘の運動意図を満足させることができることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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