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Real-time pinch force estimation by surface electromyography using an artificial neural network

Auteur
CHOI, Changmok1 ; KWON, Suncheol1 ; PARK, Wonil1 ; LEE, Hae-Dong2 ; KIM, Jung1
[1] Department of Mechanical Engineering, KAIST, Daejeon, Korea, Republic of
[2] Department of Physical Education, Yonsei University, Seoul, Korea, Republic of
Source

Medical engineering & physics. 2010, Vol 32, Num 5, pp 429-436, 8 p ; ref : 45 ref

ISSN
1350-4533
Domaine scientifique
Biomedical engineering
Editeur
Elsevier, Kidlington
Pays de publication
United Kingdom
Type de document
Article
Langue
English
Mot clé auteur
Artificial neural network (ANN) Pinch force estimation Surface electromyography (SEMG)
Mot clé (fr)
Doigt Electromyographie Estimation Force musculaire Génie biomédical Main Muscle strié Pincement Traitement signal Réseau neuronal artificiel Biomécanique Electrophysiologie Physiologie
Mot clé (en)
Finger Electromyography Estimation Muscle strength Biomedical engineering Hand Striated muscle Pinching Signal processing Biomechanics Electrophysiology Physiology
Mot clé (es)
Dedo Electromiografía Estimación Fuerza muscular Ingeniería biomédica Mano Músculo estriado Desmoche Procesamiento señal Biomecánica Electrofisiología Fisiología
Classification
Pascal
002 Sciences biologiques et medicales / 002A Sciences biologiques fondamentales et appliquees. Psychologie / 002A23 Vertebres: systeme osteoarticulaire, muscle strie / 002A23B Muscle strié. Tendons

Discipline
Vertebrates : osteoarticular system, musculoskeletal system
Provenance
Inist-CNRS
Base de données
PASCAL
Identifiant INIST
22833929

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