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摘要：肌电控制是利用肌肉的电信号来控制假肢或辅助机器人的过程。肌电控制中的模式识别是一个具有挑战性的领域，因为信号的底层分布在应用过程中可能会发生变化。协变量变化（包括手臂位置的变化或不同程度的肌肉激活）通常会导致控制信号的严重不稳定。这项工作试图通过使用稀疏高斯过程 (sGP) 近似变分自由能和引入基于无监督增量学习方法的新型自适应模型来增强肌电人机界面，以克服这些挑战。新型自适应模型整合了类间和类内距离，以提高具有挑战性条件下的预测稳定性。此外，它展示了增量更新的成功结合，这被证明可以显著提高在线用户研究中预测的性能和稳定性。
使用高斯过程增量学习基于 EMG 的控制命令
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