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摘要 - 建模手运动学和动力学是研究人机界面的关键目标，表面电子学（SEMG）是最常用的传感方式。尽管研究了未经研究的，但基于SEMG回归的手动运动和力模型具有比将固定手势映射到固定手势所允许的更精细的控制的承诺。我们提出了基于事件的SEMG编码，用于在微控制器单元（MCU）上实现的多指力估计。我们是第一个针对Hyser高密度（HD）-SEMG数据集的人，在最接近实际情况的多日条件下，没有固定的力模式。我们的最大自愿收缩（MVC）（MVC）的（8.4±2.8）％的平均绝对误差与最新的（SOA）相提并论，可在更易于的设置（例如日内，单指或固定运动）上工作。We deploy our solution for HYSER's hardest task on a parallel ultra-low power MCU, getting an energy consumption below 6.5 uJ per sample, 2.8× to 11× more energy-efficient than SoA single-core solutions, and a latency below 280 us per sample, shorter than HYSER's HD-sEMG sampling period, thus compatible with real-time operation on embedded devices.
MERGED_COMPREDSES.pdf -IRIS -IRIS -UNIXPAR- di bologna
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