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O controle multifuncional de membros artificiais via atuação eletromiográfica (EMG) requer meios para reconhecer ou distinguir de forma confiável entre as várias funções com base nos dados EMG registrados. Além disso, devem ser atendidas as restrições de peso, custo e tempo de computação na aplicação prática de próteses. Uma abordagem para o problema de reconhecimento mencionado é apresentada em termos de derivar um algoritmo de reconhecimento paramétrico rápido, pelo qual os parâmetros autorregressivos de média móvel (ARMA) e os parâmetros do filtro de Kalman da série temporal de EMG são identificados. Mostra-se que os parâmetros identificados resultantes fornecem informações suficientes para discriminar entre um pequeno número de funções dos membros superiores. Problemas envolvidos no controle prático de próteses via a abordagem atual e problemas de realização de hardware são discutidos para ilustrar a validade da abordagem.
Graupe et al. (Quarta-feira) estudaram essa questão.