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首页> BMC medical informatics and decision making> Improving the recognition of grips and movements of the hand using myoelectric signals.

Improving the recognition of grips and movements of the hand using myoelectric signals.

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第一作者： Gene,Shuman
第一单位： Department of Computer Science, Volgenau School of Engineering, George Mason University, 4400 University Drive, Fairfax, 22030, VA, USA. gshuman@gmu.edu.
作者： Gene,Shuman [1] ; Zoran,Durić [2] ; Daniel,Barbará [2] ; Jessica,Lin [2] ; Lynn H,Gerber [3]
作者单位： Department of Computer Science, Volgenau School of Engineering, George Mason University, 4400 University Drive, Fairfax, 22030, VA, USA. gshuman@gmu.edu. [1] Department of Computer Science, Volgenau School of Engineering, George Mason University, 4400 University Drive, Fairfax, 22030, VA, USA. [2] Center for the Study of Chronic Illness and Disability, George Mason University, 4400 University Drive, Fairfax, 22030, VA, USA. [3]
关键词 ADLsClassificationDynamic time warpingElectromyogramsMachine learningPrehensile patternsSAX
医学主题词 肌电描记术(Electromyography);手(Hand);人类(Humans);运动(Movement)(Movement);模式识别, 自动(Pattern Recognition, Automated);信号处理, 计算机辅助(Signal Processing, Computer-Assisted)
DOI 10.1186/s12911-016-0308-1
PMID 27461467
发布时间 2018-11-13
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BMC medical informatics and decision making

BMC medical informatics and decision making

2016年16 Suppl 2卷

78页

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