面向s-EMG假肢姿势控制的终身学习
摘要：s-EMG传感器是控制上肢假肢的一种有前景的方法。然而，为了建立起使基于s-EMG的运动成为可能的控制器，需要进行训练。训练过程中记录的所有数据都由机器学习算法用于进行姿势分类，从而使控制器能够区分出每个姿势。本研究的目的是探讨是否有可能制定一种姿势分类，该分类能够长期保持有效。下一步将研究在训练过程中提交给姿势分类的信息量如何变化，以便于上肢假肢在日常生活中真实使用时进行考虑。
作者：Marco Lampacrescia
论文ID：1511.07785
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2015-11-25