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机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 与运动象征（MI）脑 - 机器间相（BMIS），我们可以通过仅考虑执行运动动作来控制机器。实用用例需要使用可穿戴的解决方案，其中使用嵌入能量高的微控制器单元（MCUS）的机器学习模型在传感器附近进行分类，以确保隐私，用户舒适性和长期使用。在这项工作中，我们提供了有关嵌入式BMI解决方案的准确性贸易的实用见解。我们提出的多光谱Riemannian分类器在4级MI任务上达到了75.1％的精度。我们通过将模型量化为混合精液表示，其精度损失最小为1％，进一步扩展了模型，该模型的精度最小为1％，比最先进的嵌入式卷积神经网络要准确3.2％。我们在低功率MCU上实现了该模型，并行处理单元仅需33.39毫秒，并且每个分类均消耗1.304 MJ。索引术语 - 脑 - 机器接口，边缘计算，par-allel计算，机器学习，深度学习，运动图像。
arxiv：2102.11221v1 [eess.sp] 2021年2月22日
主要关键词
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