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Enregistrement W2057637063 · doi:10.1109/tnsre.2011.2166405

Predictor-Based Compensation for Electromechanical Delay During Neuromuscular Electrical Stimulation

2011· article· en· W2057637063 sur OpenAlex
Nitin Sharma, Chris M. Gregory, Warren E. Dixon

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 Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésControl theory (sociology)Functional electrical stimulationRobustness (evolution)Nonlinear systemComputer scienceController (irrigation)InstabilityLyapunov stabilityMathematicsStimulationControl (management)PhysicsNeurosciencePsychologyArtificial intelligenceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromechanical delay (EMD) is a biological artifact that arises due to a time lag between electrical excitation and tension development in a muscle. EMD is known to cause degraded performance and instability during neuromuscular electrical stimulation (NMES). Compensating for such input delay is complicated by the unknown nonlinear muscle force-length and muscle force-velocity relationships. This paper provides control development and a mathematical stability analysis of a NMES controller with a predictive term that actively accounts for EMD. The results are obtained through the development of a novel predictor-type method to address the delay in the voltage input to the muscle. Lyapunov-Krasovskii functionals are used within a Lyapunov-based stability analysis to prove semi-global uniformly ultimately bounded tracking. Experiments on able-bodied volunteers illustrate the performance and robustness of the developed controller during a leg extension trajectory following task.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,857

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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