High-Density Surface EMG Denoising Using Independent Vector Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
High-density surface electromyography (HD-sEMG) can provide rich temporal and spatial information about muscle activation. However, HD-sEMG signals are often contaminated by power line interference (PLI) and white Gaussian noise (WGN). In the literature, independent component analysis (ICA) and canonical correlation analysis (CCA), as two popular used blind source separation techniques, are widely used for noise removal from HD-sEMG signals. In this paper, a novel method to remove PLI and WGN was proposed based on independent vector analysis (IVA). Taking advantage of both ICA and CCA, this method exploits the higher order and second-order statistical information simultaneously. Our proposed method was applied to both simulated and experimental EMG data for performance evaluation, which was at least 37.50% better than ICA and CCA methods in terms of relative root mean squared error and 28.84% better than ICA and CCA methods according to signal to noise ratio. The results demonstrated that our proposed method performed significantly better than either ICA or CCA. Specifically, the mean signal to noise ratio increased considerably. Our proposed method is a promising tool for denoising HD-sEMG signals while leading to a minimal distortion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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