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Enregistrement W1969921253 · doi:10.1109/51.982275

Estimation and application of EMG amplitude during dynamic contractions

2001· article· en· W1969921253 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplitudeBiomedical engineeringElectromyographyComputer scienceEngineeringMedicinePhysicsPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sections above have described an EMG amplitude estimator and an initial application of this estimator to the EMG-torque problem. The amplitude estimator consists of six stages. In the first stage, motion artifact and power-line interference are attenuated. Motion artifact is typically removed with a highpass filter. Elimination of power-line noise is more difficult. Commercial systems tend to use notch filters, accepting the concomitant loss of "true" signal power in exchange for simplicity and robustness. Adaptive methods may be preferable, however, to preserve more "true" signal power. In stage two, the signal is whitened. One fixed whitening technique and two adaptive whitening methods were described. For low-amplitude levels, the adaptive whitening technique that includes adaptive noise cancellation may be necessary. In stage three, multiple EMG channels (all overlying the same muscle) are combined. For most applications, simple gain normalization is all that is required. Stage four rectifies the signal and then applies the power law required to demodulate the signal. In stage six, the inverse of the power law is applied to relinearize the signal. Direct comparison of MAV (first power) to RMS (second power) processing demonstrates little difference between the two. Therefore, unless there is reason to believe that the EMG density departs strongly from that found in the existing studies, RMS and MAV processing are essentially identical. In stage five, the demodulated samples are averaged across all channels and then smoothed (time averaged) to reduce the variance of the amplitude estimate, but at the expense of increasing the bias. For best performance, the window length that best trades off variance and bias error is selected. The advanced EMG processing was next applied to dynamic EMG-torque estimation about the elbow joint. Results showed that improved EMG amplitude estimates led to improved EMG-torque estimates. An initial comparison of different system-identification techniques and model orders was reported. It is expected that these advanced processing and identification algorithms will also improve performance in other EMG applications, including myoelectrically controlled prostheses, biofeedback, and ergonomic assessment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle