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【2h】

An experimental evaluation of the incidence of fitness-function/search-algorithm combinations on the classification performance of myoelectric control systems with iPCA tuning

機(jī)譯：iPCA調(diào)整的適應(yīng)度函數(shù)/搜索算法組合對肌電控制系統(tǒng)分類性能的影響的實(shí)驗(yàn)評估

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摘要

BackgroundThe information of electromyographic signals can be used by Myoelectric Control Systems (MCSs) to actuate prostheses. These devices allow the performing of movements that cannot be carried out by persons with amputated limbs. The state of the art in the development of MCSs is based on the use of individual principal component analysis (iPCA) as a stage of pre-processing of the classifiers. The iPCA pre-processing implies an optimization stage which has not yet been deeply explored.
機(jī)譯：背景技術(shù)肌電控制系統(tǒng)（MCS）可以使用肌電信號的信息來驅(qū)動(dòng)假體。這些設(shè)備允許執(zhí)行肢體截肢者無法執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)。 MCS開發(fā)中的最新技術(shù)是基于使用單個(gè)主成分分析（iPCA）作為分類器的預(yù)處理階段。 iPCA預(yù)處理意味著尚未深入探討的優(yōu)化階段。

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