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本文提出一种多受试者预训练方法用于表面肌电语音解码，该方法在减少校准时间的同时提高准确性，仅使用三分钟目标受试者数据即可达到21.7%的字符错误率。
本文介绍了一种用于表面EMG手势解码的与电极布局无关的编码器，它无需重新校准即可在多次记录会话中保持识别准确率，并表明在测试时进行特征统计对齐可改善在NinaPro DB6上的自适应效果。