Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Novel hardwired distributive tactile sensing system. Using Artificial Neural Network for Medical Application

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: M. Iskandar Petra
ISBN: 9786202310482
Год издания: 2019
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 236
Издательство: Scholars' Press
Цена: 53660 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 218720
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book described the research carried out on the development of a novel hardwired tactile sensing system tailored for the application of a next generation of surgical robotic and clinical devices, namely a steerable endoscope with tactile feedback, and a surface plate for patient posture and balance. Two case studies are examined and presented in this book. The first is a one-dimensional sensor for the steerable endoscope retrieving shape and ‘touch’ information. The second is a two-dimensional surface which interprets the three-dimensional motion of a contacting moving load. These cases demonstrate that the outcome of this research can be used to retrieve information from a distributive tactile sensing surface of a different configuration, and can interpret dynamic and static disturbances. This novel approach to sensing has the potential to discriminate contact and palpation in minimal invasive surgery (MIS) tools, and posture and balance in patients.
Ключевые слова: Artificial Neural Network, Embedded system, System on a Chip