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实体 Ervin Kamenar

Ervin Kamenar

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  1. TOOL · CL_145831 ·

    Koopman算子理论从肌电信号预测抓握力

    研究人员开发了一种新颖的方法，利用Koopman算子理论从表面肌电图（sEMG）信号预测抓握力。该方法旨在通过精确估计和预测手部抓握力来改进机器人康复，即使只有一个sEMG传感器对。该系统在抓握力估计方面实现了约5.5%的加权平均绝对百分比误差，并展示了适合实时应用的快速处理时间。