کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4973580 | 1451645 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predicting physiological parameters in fatiguing bicycling exercises using muscle activation timing
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی پارامترهای فیزیولوژیک در تمرینات دوچرخه سواری خسته کننده با استفاده از زمان فعال سازی عضلات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جنگل های تصادفی، الکترومیوگرافی سطحی، الگوهای فعال سازی ماهیچه، تشخیص خستگی، دوچرخه سواری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
The random forests models showed very good prediction accuracy and attained the coefficient of determination R2Â =Â 0.962 for lactate concentration level and R2Â =Â 0.980 for oxygen uptake rate. The linear models showed lower prediction accuracy. Comparable results were obtained also when sEMG amplitude data were removed from the training sets. A feature elimination algorithm allowed to build accurate random forests (R2Â >Â 0.9) using just six (lactate concentration level) or four (oxygen uptake rate) time-domain variables. Models created to predict blood lactate concentration rate relied on variables reflecting interaction between front and back leg muscles, while parameters computed from front muscles and interactions between two legs were the most important variables for models created to predict oxygen uptake rate.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Biomedical Signal Processing and Control - Volume 35, May 2017, Pages 19-29
Journal: Biomedical Signal Processing and Control - Volume 35, May 2017, Pages 19-29
نویسندگان
Petras Ražanskas, Antanas Verikas, Per-Arne Viberg, M. Charlotte Olsson,