Real-Time Estimation of Intrinsic and Reflex Stiffness
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
Joint stiffness is defined as the dynamic relationship between the position of the joint and torque acting about it. Joint stiffness is composed of two components: intrinsic and reflex stiffness. Measuring the two stiffness components cannot be done simply because the two components appear and change together. A number of approaches have been used to estimate the components, but all those approaches are inherently off-line. We have developed novel algorithm that separates and estimates the two components in real-time. Intrinsic stiffness was estimated by finding the cross-correlations between the position, its derivatives and the torque. Reflex stiffness was estimated by finding the IRF between the half-wave rectified velocity and the estimated reflex torque. A novel position perturbation, consisting of pseudo random series of pulses of different lengths, was used to eliminate covariance of intrinsic and reflex stiffness estimates. Using simulated data, the real-time estimates were shown to be estimated accurately. The real-time estimation algorithm was validated by comparing the real-time estimates with estimates generated by the parallel-cascade identification, an established off-line intrinsic and reflex stiffness identification algorithm, using simulated and experimental data. The estimates produced by the two algorithms were in agreement for both simulated and experimental data
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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 | 0,000 |
| 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