Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: LIMA, CLODOALDO APARECIDO DE MORAES - EACH ; PERES, SARAJANE MARQUES - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1007/s00521-015-1953-5
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ANÁLISE DO MOVIMENTO HUMANO; ELETROMIOGRAFIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neural Computing and Applications
- ISSN: 0941-0643
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 27, n. 3, p. 791-804, apr. 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
LIMA, Clodoaldo Aparecido de Moraes et al. Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension. Neural Computing and Applications, v. 27, n. 3, p. 791-804, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-015-1953-5. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Lima, C. A. de M., Coelho, A. L. V., Madeo, R. C. B., & Peres, S. M. (2016). Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension. Neural Computing and Applications, 27( 3), 791-804. doi:10.1007/s00521-015-1953-5 -
NLM
Lima CA de M, Coelho ALV, Madeo RCB, Peres SM. Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension [Internet]. Neural Computing and Applications. 2016 ; 27( 3): 791-804.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-015-1953-5 -
Vancouver
Lima CA de M, Coelho ALV, Madeo RCB, Peres SM. Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension [Internet]. Neural Computing and Applications. 2016 ; 27( 3): 791-804.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-015-1953-5 - Gesture phase segmentation using support vector machines
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s00521-015-1953-5 (Fonte: oaDOI API)
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