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Internal Model Control to Characterize Human Handwriting Motion

机译：内部模型控制可表征人类手写动作

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The main purpose of this paper is to consider the human handwriting process as an Internal Model Control structure (IMC). The proposed approach allows characterizing the biological process from two muscles activities of the forearm, named ElectroMyoGraphy signals (EMG). For this, an experimental approach was used to record the coordinates of a pen-tip moving on (x, y) plane and EMG signals during the handwriting act. In this sense direct and inverse handwriting models are proposed to establish the relationship between the muscles activities of the forearm and the velocity of the pen-tip. Recursive Least Squares algorithm (RLS) is used to estimate the parameters of both models (direct and inverse). Simulations show good agreement between the proposed approach results and the recorded data.
机译：本文的主要目的是将人类手写过程视为一种内部模型控制结构（IMC）。所提出的方法可以从前臂的两个肌肉活动（称为ElectroMyoGraphy信号（EMG））表征生物学过程。为此，使用了一种实验方法来记录手写动作期间笔尖在（x，y）平面上移动的坐标以及EMG信号。从这个意义上说，提出了直接和反向手写模型来建立前臂的肌肉活动与笔尖速度之间的关系。递归最小二乘算法（RLS）用于估计两个模型（正向和反向）的参数。仿真表明，所提出的方法结果与记录的数据之间具有很好的一致性。

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