文件名称:
Neurotron：使用自动深度标记从sEMG进行手势估计，并通过深度LSTM进行预测-源码
开发工具:
文件大小: 50mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-06
详细说明：该项目的目标是使用深度学习建立一个模型，该模型可以从表面肌电图设备的8个微电压数据通道中预测21个点的手部位置。 该数据将从小型外围设备跨蓝牙收集，用于生成手部位置的预测，然后呈现在显示器上。
通过从臂带外围设备收集微电压以用作特征数据来训练该模型。 使用Leap相机收集位置数据，并将其用作真实标签数据。 然后训练模型以使该位置和电动数据相关联，以允许仅根据电动数据来预测手的位置。
此问题已在许多行业的VR / AR应用中用于游戏和生产力，计算机神经接口，下一代假肢。
硬件
该项目使用的是Thalmic Labs Myo EMG臂带，用于微电压数据，使用Leap Motion控制器，用于标
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