System Identification and Neuromuscular Modeling
System Identification and Neuromuscular Modeling
复制标题
系统识别和神经肌肉建模
DOI：
10.1007/978-1-4612-2104-3_9
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发表时间：
2000
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Kirsch
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Kearney;R. Kirsch
“系统识别”是一个描述数学技术的术语，用于从系统输入和输出的测量中推断未知系统的属性。通常，系统的输入是由实验者控制的，尽管唯一的实际要求是所有的输入和输出都是已知的和可测量的，并且输入充分地激励了系统。系统识别技术已经被应用于广泛的问题，本章重点介绍与神经肌肉系统(即肌肉、关节和肢体力学)以及控制姿势和运动的神经信号相关的应用。
“System identification” is a term that describes mathematical techniques used to infer the properties of an unknown system from measurements of the system inputs and outputs. Typically, the inputs to the system are controlled by the experimenter, although the only real requirements are that all the inputs and outputs are known and measurable and that the inputs sufficiently excite the system. System identification techniques have been applied to a wide range of problems, this chapter focuses on applications related to the neuromuscular system (i.e., muscle, joint, and limb mechanics) as well as the neural signals that control posture and movement.
影响因子：
33.6
作者：
H. Sakai
通讯作者：
H. Sakai
快速和慢速骨骼肌纤维瞬态响应的差异。
影响因子：
3.4
作者：
Kawai,M;Schachat,FH
通讯作者：
Schachat,FH