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Modulus-matched epidermal biointerfaces for robust surface electromyography sensing
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AI
DOI：10.1631/bdm.2500553.png)
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摘要
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表面肌电图（sEMG）作为一种直观高效的人机交互方式应运而生。然而，传统表皮电极与人皮肤的杨氏模量不匹配往往导致界面接触不良，造成接触阻抗不稳定和明显的运动伪影；这在动态和噪声环境下尤为突出。为解决此问题，我们开发了一种杨氏模量调谐至121 kPa的模量匹配表皮电极，以匹配人皮肤。该电极在皮肤变形下表现出优异的皮肤贴合度和稳定的接触阻抗。因此，即使在振动干扰期间，其运动伪影（28.9 µV）低于商用Ag/AgCl电极，信噪比（18.4 dB）更高。为提升识别精度，我们建立了一种新型深度学习算法，引入反卷积特征重构器以促进对非理想因素的快速适应。随后，通过协同集成所提出的电极和算法，开发了一种用于机械臂控制的手势识别系统。该系统在外部干扰下仅下降1.6个百分点（pp）的精度，优于Ag/AgCl基系统（下降22.1 pp）。本研究强调了电极设计中模量匹配的重要性，为开发能在复杂人机交互任务中运行并抵御现实世界扰动的生物电子界面提供了新见解和可复现框架。
Keyword:
Skin-matched modulus
Epidermal electrodes
Surface electromyography (sEMG) signal detection
Domain adaptation algorithm
Gesture recognition
期刊
B
IF:
7.6
论文数:
435
被引数:
1.9K
机构
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引用论文
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