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Hou, Wensheng, Xiaolin Zheng, Yingtao Jiang, Jun Zheng, Chenglin Peng et Rong Xu. « A STUDY OF MODELS FOR HANDGRIP FORCE PREDICTION FROM SURFACE ELECTROMYOGRAPHY OF EXTENSOR MUSCLE ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 21, no 02 (avril 2009) : 81–88. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237209001131.
Texte intégralGAO, YONGSHENG, SHENGXIN WANG, FEIYUN XIAO et JIE ZHAO. « AN ANGLE-EMG BIOMECHANICAL MODEL OF THE HUMAN ELBOW JOINT ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 16, no 06 (septembre 2016) : 1650078. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519416500780.
Texte intégralWang, Yuan, Fan Li, Haoting Liu, Zhiqiang Zhang, Duming Wang, Shanguang Chen, Chunhui Wang et Jinhui Lan. « Robust muscle force prediction using NMFSEMD denoising and FOS identification ». PLOS ONE 17, no 8 (3 août 2022) : e0272118. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0272118.
Texte intégralKhoshdel, Vahab, et Alireza Akbarzadeh. « An optimized artificial neural network for human-force estimation : consequences for rehabilitation robotics ». Industrial Robot : An International Journal 45, no 3 (21 mai 2018) : 416–23. http://dx.doi.org/10.1108/ir-10-2017-0190.
Texte intégralLv, Ying, Qingli Zheng, Xiubin Chen, Yi Jia, Chunsheng Hou et Meiwen An. « Analysis on Muscle Forces of Extrinsic Finger Flexors and Extensors in Flexor Movements with sEMG and Ultrasound ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (12 mai 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7894935.
Texte intégralYANG, D. D., W. S. HOU, X. Y. WU, J. ZHENG, X. L. ZHENG, Y. T. JIANG et L. MA. « IMPACT OF FINGERTIP ACTIONS ON TOTAL POWER OF SURFACE ELECTROMYOGRAPHY FROM EXTRINSIC HAND MUSCLES ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 12, no 03 (juin 2012) : 1250056. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519411004800.
Texte intégralWang, Kai, Xianmin Zhang, Jun Ota et Yanjiang Huang. « Development of an SEMG-Handgrip Force Model Based on Cross Model Selection ». IEEE Sensors Journal 19, no 5 (1 mars 2019) : 1829–38. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2018.2883660.
Texte intégralHou, Wensheng, Xiaoying Wu, Jun Zheng, Li Ma, Xiaolin Zheng, Yingtao Jiang, Dandan Yang, Shizhi Qian et Chenglin Peng. « CHARACTERIZATION OF FINGER ISOMETRIC FORCE PRODUCTION WITH MAXIMUM POWER OF SURFACE ELECTROMYOGRAPHY ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 21, no 03 (juin 2009) : 193–99. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237209001258.
Texte intégralMarklin, Richard W., Jonathon E. Slightam, Mark L. Nagurka, Casey D. Garces, Lovely Krishen et Eric H. Bauman. « New Pistol Grip Control for an Electric Utility Aerial Bucket Reduces Risk of Forearm Muscle Fatigue ». Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 62, no 1 (septembre 2018) : 888–92. http://dx.doi.org/10.1177/1541931218621204.
Texte intégralWang, Jinfeng, Muye Pang, Peixuan Yu, Biwei Tang, Kui Xiang et Zhaojie Ju. « Effect of Muscle Fatigue on Surface Electromyography-Based Hand Grasp Force Estimation ». Applied Bionics and Biomechanics 2021 (15 février 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8817480.
Texte intégralCHEN, JIANGCHENG, XIAODONG ZHANG, LINXIA GU et CARL NELSON. « ESTIMATING MUSCLE FORCES AND KNEE JOINT TORQUE USING SURFACE ELECTROMYOGRAPHY : A MUSCULOSKELETAL BIOMECHANICAL MODEL ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 17, no 04 (2 mars 2017) : 1750069. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519417500695.
Texte intégralDorgham, Osama, Ibrahim Al-Mherat, Jawdat Al-Shaer, Sulieman Bani-Ahmad et Stephen Laycock. « Smart System for Prediction of Accurate Surface Electromyography Signals Using an Artificial Neural Network ». Future Internet 11, no 1 (21 janvier 2019) : 25. http://dx.doi.org/10.3390/fi11010025.
Texte intégralFOO, Chee-Sheng, Takahiro KIKUCHI, Yukihiro MICHIWAKI, Takuji KOIKE et Takuya HASHIMOTO. « Muscle Force Estimation during Swallowing based on Musculoskeletal Model and sEMG Measurement ». Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) 2017 (2017) : 2P2—J03. http://dx.doi.org/10.1299/jsmermd.2017.2p2-j03.
Texte intégralHasanzadeh Fereydooni, Rohollah, Hassan Siahkali, Heidar Ali Shayanfar et Amir Houshang Mazinan. « sEMG-based variable impedance control of lower-limb rehabilitation robot using wavelet neural network and model reference adaptive control ». Industrial Robot : the international journal of robotics research and application 47, no 3 (16 janvier 2020) : 349–58. http://dx.doi.org/10.1108/ir-10-2019-0210.
Texte intégralAli, W., et S. Kolyubin. « EMG-Based Grasping Force Estimation for Robot Skill Transfer Learning ». Nelineinaya Dinamika 18, no 5 (2022) : 0. http://dx.doi.org/10.20537/nd221221.
Texte intégralMadden, Kaci E., Dragan Djurdjanovic et Ashish D. Deshpande. « Using a System-Based Monitoring Paradigm to Assess Fatigue during Submaximal Static Exercise of the Elbow Extensor Muscles ». Sensors 21, no 4 (3 février 2021) : 1024. http://dx.doi.org/10.3390/s21041024.
Texte intégralCenit, Mikecon, et Vaibhav Gandhi. « Design and development of the sEMG-based exoskeleton strength enhancer for the legs ». Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology 10, no 2 (28 novembre 2019) : 61. http://dx.doi.org/10.14203/j.mev.2019.v10.61-71.
Texte intégralCenit, Mikecon, et Vaibhav Gandhi. « Design and development of the sEMG-based exoskeleton strength enhancer for the legs ». Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology 11, no 2 (22 décembre 2020) : 64. http://dx.doi.org/10.14203/j.mev.2020.v11.64-74.
Texte intégralKong, Dezhi, Wendong Wang, Dong Guo et Yikai Shi. « RBF Sliding Mode Control Method for an Upper Limb Rehabilitation Exoskeleton Based on Intent Recognition ». Applied Sciences 12, no 10 (15 mai 2022) : 4993. http://dx.doi.org/10.3390/app12104993.
Texte intégralIto, A., Y. Tamura et M. Saito. « Simulation of force in human elbow biceps by a motor system model using SEMG signal ». Journal of Biomechanics 39 (janvier 2006) : S494. http://dx.doi.org/10.1016/s0021-9290(06)85020-7.
Texte intégralNa, Youngjin, et Jung Kim. « Dynamic Elbow Flexion Force Estimation Through a Muscle Twitch Model and sEMG in a Fatigue Condition ». IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 25, no 9 (septembre 2017) : 1431–39. http://dx.doi.org/10.1109/tnsre.2016.2628373.
Texte intégralLu, Wei, Lifu Gao, Huibin Cao et Zebin Li. « sEMG-Upper Limb Interaction Force Estimation Framework Based on Residual Network and Bidirectional Long Short-Term Memory Network ». Applied Sciences 12, no 17 (29 août 2022) : 8652. http://dx.doi.org/10.3390/app12178652.
Texte intégralLi, Zebin, Lifu Gao, Wei Lu, Daqing Wang, Huibin Cao et Gang Zhang. « Estimation of Knee Extension Force Using Mechanomyography Signals Based on GRA and ICS-SVR ». Sensors 22, no 12 (20 juin 2022) : 4651. http://dx.doi.org/10.3390/s22124651.
Texte intégralLi, Bo, Bo Yuan, Shuai Tang, Yuwen Mao, Dongmei Zhang, Changyun Huang et Bilian Tan. « Biomechanical design analysis and experiments evaluation of a passive knee-assisting exoskeleton for weight-climbing ». Industrial Robot : An International Journal 45, no 4 (18 juin 2018) : 436–45. http://dx.doi.org/10.1108/ir-11-2017-0207.
Texte intégralWilcox, M., H. Brown, K. Johnson, M. Sinisi et T. J. Quick. « An assessment of fatigability following nerve transfer to reinnervate elbow flexor muscles ». Bone & ; Joint Journal 101-B, no 7 (juillet 2019) : 867–71. http://dx.doi.org/10.1302/0301-620x.101b7.bjj-2019-0005.r1.
Texte intégralAdeola-Bello, Zulikha Ayomikun, et Norsinnira Zainul Azlan. « Power Assist Rehabilitation Robot and Motion Intention Estimation ». International Journal of Robotics and Control Systems 2, no 2 (14 mai 2022) : 297–316. http://dx.doi.org/10.31763/ijrcs.v2i2.650.
Texte intégralHe, Ruihua, Xinyu Sun, Xuedou Yu, Hongtao Xia et Shuaijie Chen. « Static Model of Athlete’s Upper Limb Posture Rehabilitation Training Indexes ». BioMed Research International 2022 (18 juillet 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9353436.
Texte intégralXu, Lingfeng, Xiang Chen, Shuai Cao, Xu Zhang et Xun Chen. « Feasibility Study of Advanced Neural Networks Applied to sEMG-Based Force Estimation ». Sensors 18, no 10 (25 septembre 2018) : 3226. http://dx.doi.org/10.3390/s18103226.
Texte intégralYokoyama, Masayuki, Ryohei Koyama et Masao Yanagisawa. « An Evaluation of Hand-Force Prediction Using Artificial Neural-Network Regression Models of Surface EMG Signals for Handwear Devices ». Journal of Sensors 2017 (2017) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2017/3980906.
Texte intégralSheahan, Peter J., Joshua G. A. Cashaback et Steven L. Fischer. « Evaluating the Ergonomic Benefit of a Wrist Brace on Wrist Posture, Muscle Activity, Rotational Stiffness, and Peak Shovel-Ground Impact Force During a Simulated Tree-Planting Task ». Human Factors : The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society 59, no 6 (9 mai 2017) : 911–24. http://dx.doi.org/10.1177/0018720817708084.
Texte intégralWang, Mengcheng, Chuan Zhao, Alan Barr, Suihuai Yu, Jay Kapellusch et Carisa Harris Adamson. « Hand Posture and Force Estimation using Surface Electromyography and an Artificial Neural Network ». Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 64, no 1 (décembre 2020) : 1247–48. http://dx.doi.org/10.1177/1071181320641296.
Texte intégralLow, Kin Huat, Shuxiang Guo, Xinyan Deng, Ravi Vaidyanathan, James Tangorra, Hoon Cheol Park et Fumiya Iida. « Special Issue on Focused Areas and Future Trends of Bio-Inspired Robots “Analysis, Control, and Design for Bio-Inspired Robotics” ». Journal of Robotics and Mechatronics 24, no 4 (20 août 2012) : 559–60. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2012.p0559.
Texte intégralMokri, Chiako, Mahdi Bamdad et Vahid Abolghasemi. « Muscle force estimation from lower limb EMG signals using novel optimised machine learning techniques ». Medical & ; Biological Engineering & ; Computing 60, no 3 (14 janvier 2022) : 683–99. http://dx.doi.org/10.1007/s11517-021-02466-z.
Texte intégralPotluri, Chandrasekhar, Madhavi Anugolu, Marco P. Schoen, D. Subbaram Naidu, Alex Urfer et Steve Chiu. « Hybrid fusion of linear, non-linear and spectral models for the dynamic modeling of sEMG and skeletal muscle force : An application to upper extremity amputation ». Computers in Biology and Medicine 43, no 11 (novembre 2013) : 1815–26. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2013.08.023.
Texte intégralLu, Wei, Lifu Gao, Huibin Cao, Zebin Li et Daqing Wang. « A comparison of contributions of individual muscle and combination muscles to interaction force prediction using KPCA-DRSN model ». Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 10 (7 septembre 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fbioe.2022.970859.
Texte intégralShirzadi, Mehdi, Hamid Reza Marateb, Mónica Rojas-Martínez, Marjan Mansourian, Alberto Botter, Fabio Vieira dos Anjos, Taian Martins Vieira et Miguel Angel Mañanas. « A real-time and convex model for the estimation of muscle force from surface electromyographic signals in the upper and lower limbs ». Frontiers in Physiology 14 (27 février 2023). http://dx.doi.org/10.3389/fphys.2023.1098225.
Texte intégralZhang, Qiang, Natalie Fragnito, Jason R. Franz et Nitin Sharma. « Fused ultrasound and electromyography-driven neuromuscular model to improve plantarflexion moment prediction across walking speeds ». Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 19, no 1 (9 août 2022). http://dx.doi.org/10.1186/s12984-022-01061-z.
Texte intégralHua, Shaoyang, Congqing Wang et Xuewei Wu. « A novel sEMG-based force estimation method using deep-learning algorithm ». Complex & ; Intelligent Systems, 23 avril 2021. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-021-00338-5.
Texte intégralNarayanan, Sidharth, et Venugopal Gopinath. « Generation and analysis of synthetic surface electromyography signals under varied muscle fiber type proportions and validation using recorded signals ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H : Journal of Engineering in Medicine, 18 janvier 2023, 095441192211492. http://dx.doi.org/10.1177/09544119221149234.
Texte intégralChandrapal, Mervin, XiaoQi Chen, WenHui Wang, Benjamin Stanke et Nicolas Le Pape. « Investigating improvements to neural network based EMG to joint torque estimation ». Paladyn, Journal of Behavioral Robotics 2, no 4 (1 janvier 2011). http://dx.doi.org/10.2478/s13230-012-0007-2.
Texte intégralWAN, LISHUANG, FAHAD ABDULLAH ALQURASHI et WOO-JIN JUNG. « PRACTICE AND DEVELOPMENT OF SPORTS SOMATIC SCIENCE IN SOCIAL PHYSICAL EDUCATION TEACHING USING FRACTAL THEORY ». Fractals 30, no 02 (14 février 2022). http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x22400886.
Texte intégralShi, Lei, Zhen Liua et Chao Zhang. « A Control Framework of Lower Extremity Rehabilitation Exoskeleton based on Neuro-Muscular-Skeletal Model ». Journal of Applied Information Science 3, no 1 (2015). http://dx.doi.org/10.21863/jais/2015.3.1.002.
Texte intégralMao, He, Peng Fang, Yue Zheng, Lan Tian, Xiangxin Li, Pu Wang, Liang Peng et Guanglin Li. « Continuous grip force estimation from surface electromyography using generalized regression neural network ». Technology and Health Care, 8 septembre 2022, 1–15. http://dx.doi.org/10.3233/thc-220283.
Texte intégralWang, Mengcheng, Chuan Zhao, Alan Barr, Hao Fan, Suihuai Yu, Jay Kapellusch et Carisa Harris Adamson. « Hand Posture and Force Estimation Using Surface Electromyography and an Artificial Neural Network ». Human Factors : The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 18 mai 2021, 001872082110166. http://dx.doi.org/10.1177/00187208211016695.
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