LEARNING
SR-FSL：基于样本重建增强的少样本学习用于表面肌电信号的实时运动单元识别
Liu Y, Sheng Z, Li D, Chen X, Zhou P, Zhang X
- 发表年份
- 2026
- 期刊
- Journal of neuroengineering and rehabilitation
摘要
该论文提出了一种名为SR-FSL的少样本学习方法，通过样本重建技术增强模型对表面肌电信号中运动单元的实时识别能力。该方法在少量训练样本下实现了高精度识别，为肌电控制接口提供了高效解决方案。
关键词
few-shot learningmotor unit identificationsurface electromyogramsample reconstructionreal-time
相关论文
LEARNING
📊 8,465 引用
The Organization of Behavior
D. O. Hebb
2005
LEARNING
📊 7,678 引用
Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications
Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness
1968
LEARNING
开放获取📊 7,484 引用
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者
2021
LEARNING
📊 4,608 引用
A guide to deep learning in healthcare
Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者
2018