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肌电数据库及标准肌电图数据（MATLAB）

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简介：
本资源提供全面的肌电数据库和标准化MATLAB格式的肌电图数据，适用于生物医学工程、神经科学等领域研究与教学。 肌电信号数据库可用于进行肌电信号分析等相关实验的程序测试。

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  • 肌电数据库及标准肌电图数据（MATLAB）
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    本资源提供全面的肌电数据库和标准化MATLAB格式的肌电图数据，适用于生物医学工程、神经科学等领域研究与教学。 肌电信号数据库可用于进行肌电信号分析等相关实验的程序测试。
     
  • 肌肉电信号数据库
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    肌肉电信号数据库是一部全面记录和分析人体肌肉活动产生的电生理信号的数据集，旨在为生物医学研究、康复工程及运动科学等领域提供详实的数据支持。 这段文字描述了正常人与病人的行走过程中的肌电数据资料，其中包括标签和关节角度的信息，适合进行肌电分析的学生下载学习使用。
     
  • 肌电信号处理程序及原始数据
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    本项目专注于开发用于分析和解读人体肌肉活动的肌电图信号处理软件，并提供相应的原始数据集。通过先进的算法和技术，该程序能够有效提取并解析生物医学信号中的关键信息，为康复工程、运动科学等领域研究者与专业人士提供强大工具。 用Matlab2014a编写的程序可以运行，并包含了低通滤波器、中值频率、平均功率频率以及频谱图的代码。
     
  • Matlab肌电数据处理代码-DB1-Ninapro-sEMG分类
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    这段简介可以这样撰写： 本项目提供基于MATLAB的肌电（sEMG）信号处理与模式识别代码，专为Ninapro数据库设计，旨在促进手部运动分析和康复研究。 根据Atzori等人（2014）的研究，“用于非侵入性自然控制机器人手假体的心电图数据”第一数据库包含了从27位完整受试者（其中20名男性和7名女性，年龄为28±3.4岁；25人是右手使用者，两人左手使用者）获得的数据。第一个官方Ninapro存储库提供了上传每个数据库的分类结果以及关于分类过程详细信息的机会。 该数据库包含EMG信号数据共分为52类动作：包括12个手指基本运动、17个腕部和手部构造的基本运动及23种抓握和功能性运动。所用的数据是通过使用OttoBocks EMG电极（提供十个通道的矢量）记录获得，每个类别重复了十次。 EMG信号从八个等间距分布在前臂周围的电极以及位于肱浅肌屈肌和伸肌浅肌上的两个额外电极采集得到。在数据上传至公开存储库之前已经进行了包括同步、重新标记在内的若干个预处理步骤。
     
  • MATLAB.rar_MVC_matlab_肌电_肌电信号MVC_肌肉激活分析
    优质
    本资源包包含利用MATLAB进行肌电信号处理和肌肉激活分析的代码与示例，特别聚焦于计算最大自主收缩（MVC）值。适用于生物医学工程及相关研究领域。 根据原始肌电信号和最大自愿收缩（MVC）值来计算肌肉的激活程度。
     
  • MATLAB肌电图信号处理代码-EMG-Signal-Processing:利用Myoware肌肉传感器采集EMG数据
    优质
    本项目提供基于MATLAB的肌电图（EMG）信号处理代码，专门用于分析通过Myoware肌肉传感器收集的数据。适用于生物医学工程和运动科学的研究与教学。 肌电信号处理使用Myoware肌肉传感器获取EMG数据。文件./data_collection.m包含用于在MATLAB中实时绘制来自Myoware传感器的EMG数据的代码。
     
  • 右侧上肢表面肌电信号数据
    优质
    本研究收集并分析了人体右侧上肢在不同动作下的表面肌电信号数据，旨在探究肌肉活动模式及其对人体运动控制的研究价值。 我们收集了6组表面肌电信号数据，每组大约包含3万条记录。这些数据均来自实际采集的信号。
     
  • 表面肌电数据处理_含实例_MATLAB
    优质
    本书通过实际案例详细介绍如何使用MATLAB软件进行表面肌电数据的采集、预处理及分析，适合相关科研人员与学生参考学习。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：表面肌电信号_数据处理_内有范例数据_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 数字数据中的原始肌电信号转换
    优质
    本研究探讨了从数字数据中提取和分析原始肌电信号的方法，旨在提高信号处理技术在生物医学工程领域的应用效果。 原始肌电数据可供进行肌电分析的研究者下载并用于测试自己的相关算法。
     
  • 肌肉激活数据分析的Matlab代码及数据.rar
    优质
    本资源包含用于分析肌肉激活数据的MATLAB代码和相关数据集。适用于生物力学研究、运动科学等领域，帮助用户深入理解并处理肌电图（EMG）信号。 利用Matlab求解肌肉激活度的方法介绍。内容包含源代码、sEMG数据以及最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，在运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。