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  1. Strutture

Gruppo di ricerca interdipartimentale per l'identificazione di algoritmi di ottimizzazione del controllo neuromuscolare

Gruppo
L'obiettivo del gruppo di ricerca è quello di integrare tecniche di ottimizzazione in problemi affrontati emergenti dal dominio del controllo neuromuscolare. In particolare, il focus del lavoro viene posto sullo sviluppo di algoritmi e modelli di Programmazione Lineare Mista Intera a supporto di problemi quali la blind source separation o la classificazione di movimenti nel controllo di protesi.
Periodo di attività:
(gennaio 1, 2019 - )
  • Dati Generali
  • Ricerca
  • Afferenze
  • Contatti

Dati Generali

Tipo

Gruppo di ricerca coordinata

Strutture collegate (2)

Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Dipartimento di Scienze Cliniche e Sperimentali

Ricerca

Settori (13)


72.19.09 - Ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle altre scienze naturali e dell'ingegneria

LS5_2 - Systems neuroscience and computational neuroscience (e.g. neural networks, neural modelling) - (2020)

PE1_15 - Discrete mathematics and combinatorics - (2020)

PE1_21 - Application of mathematics in industry and society - (2020)

PE7_9 - Man-machine interfaces - (2020)

Settore ING-INF/06 - Bioingegneria Elettronica e Informatica

Settore M-EDF/01 - Metodi e Didattiche delle Attivita' Motorie

Settore MAT/09 - Ricerca Operativa

Matematica

Metodi quantitativi

Neuroscienze

Ricerca fondamentale a supporto dell'ingegneria

Scienze motorie

Linee di ricerca

Modelli e algoritmi di ottimizzazione per 1) problemi di blind source separation per la decomposizione di singola unita' motoria da segnali EMG intramuscolari e di superficie ad alta densita' 2) classificazione di movimenti da registrazioni EMG multicanale per il controllo di protesi ​
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Afferenze

Referenti (2)

MANSINI Renata
NEGRO Francesco

Partecipanti

Zanotti Roberto

Contatti

Indirizzo Email (3)

francesco.negro@unibs.it
renata.mansini@unibs.it
roberto.zanotti@unibs.it
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