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ED-FNN: A new deep learning algorithm to detect percentage of the gait cycle for powered prostheses

par Vu, Huong Thi Thu;Gomez, Felipe;Cherelle, Pierre;Lefeber, Dirk ;Nowe, Ann ;Vanderborght, Bram
Référence Sensors, 18, 7, 2389
Publication Publié, 2018-07

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Titre:	ED-FNN: A new deep learning algorithm to detect percentage of the gait cycle for powered prostheses
Auteur:	Vu, Huong Thi Thu; Gomez, Felipe; Cherelle, Pierre; Lefeber, Dirk; Nowe, Ann; Vanderborght, Bram
Informations sur la publication:	Sensors, 18, 7, 2389
Statut de publication:	Publié, 2018-07
Sujet CREF:	Biochimie
	Physique atomique et moléculaire
	Optique
	Chimie analytique
	Electronique et électrotechnique
Mots-clés:	Exoskeleton
	Gait event detection
	Gait phase prediction
	Gait recognition
	Lower limb prosthesis
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:1424-8220
	info:doi/10.3390/s18072389
	info:scp/85050629915