Evaluation of interpolation methods for EMG arrays
Notice bibliographique
Résumé
High-density electromyography (HD-EMG) arrays are useful for studying muscle activation in a spatial dimension. This paper studies interpolation techniques for the reconstruction of missing or poor quality channels within an HD-EMG array. Linear, cubic, spline, and nearest-neighbour interpolation methods were evaluated for both 1D (linear) and 2D (array) electrode configurations surrounding a target electrode. The quality of interpolations was measured using the percent residual difference and correlation. For basic 2D electrode configurations, the 2D spline method provided the best results. For 1D configurations, spline interpolation with electrodes selected perpendicular to the muscle fiber was preferable. For sparse electrode arrays, obtained by using every other electrode row/column, the best interpolation method was cubic interpolation over 8 electrodes. Spline interpolation was more sensitive to differences between the EMG from the electrodes used in the interpolation and the EMG in the target electrode; differences became more pronounced in the sparse array configurations. Low interpolation quality was associated with both poor quality channels and regions of transition between high and low activity in the electrode array. Results indicate there is a potential to use interpolation to both identify and reconstruct poor channels in HD-EMG arrays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».