轻量 EMG 基础模型实现可穿戴部署
原文标题：LiteEMG-FM: An Efficient and Deployable Foundation Model for Robust EMG Sensing
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论文提出 LiteEMG-FM，一种高效混合 CNN-Transformer 基础模型，在 16 个上下肢 EMG 数据集上预训练，学习跨用户与跨数据集泛化表示。为适配资源受限设备，作者设计分层唤醒架构，由常开 1D-CNN 过滤静息与非目标活动，仅在有效手势时激活主模型。实验表明其在零校准跨被试与数据稀缺条件下优于现有时间序列基础模型与监督基线。
- 问题
- EMG信号跨人跨设备泛化差，现有时间序列基础模型难以在可穿戴设备实时运行。
- 方法
- 混合CNN-Transformer基础模型在16个EMG数据集预训练，配常开1D-CNN分层唤醒架构按需激活主模型。
- 结果
- 在零校准跨被试与数据稀缺条件下优于现有时间序列基础模型与监督基线
- 影响
- 为肌电假肢、手势交互等可穿戴产品提供可落地的低功耗基础模型方案。
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