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可拉伸陣列肌電傳感器，實現靜態和動態手勢識別2024/01/08: 隨著基于人工智能（AI）算法的進步，表面肌電信號（sEMG）的手勢識別精度不斷提高。時空多通道sEMG信號大大增加了任何類型研究的數據量和可靠性。據麥姆斯咨詢報道，近日，韓國成均館大學的研究人員開發了一種雙極可拉伸sEMG電極陣列，其具有基于自注意力的圖神經網絡（GNN），可高精度地識別手勢。該陣列被設計為在空間上覆蓋骨骼肌，以獲取18種不同手勢的肌電信號（EMG）活動的區域采樣數據。基于人工智能GNN的系統經過訓練，可以識別靜態和動態手勢，準確率高達97%。此外，陣列傳感器上的粘性補孔可實現類

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