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myo-readings-dataset:涵盖多种手腕手势的Myo臂章肌电图数据集

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简介:
myo-readings-dataset 是一个包含丰富手腕动作信号的数据集,专为使用 Myo 臂环设备收集的肌电图(EMG)设计,适用于机器学习和模式识别研究。 肌读数据集腕部冬眠包含了弯曲、伸展、径向偏移、尺骨偏移、内旋、旋后以及拳头手势的Myo臂章肌电图读数数据。项目结构中,所有读数位于_readings文件夹下,每个记录会话包含一个单独的文件夹。每个会话文件夹里有多个文件,对应于不同的手腕动作,这些文件命名为

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  • myo-readings-datasetMyo
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    myo-readings-dataset 是一个包含丰富手腕动作信号的数据集,专为使用 Myo 臂环设备收集的肌电图(EMG)设计,适用于机器学习和模式识别研究。 肌读数据集腕部冬眠包含了弯曲、伸展、径向偏移、尺骨偏移、内旋、旋后以及拳头手势的Myo臂章肌电图读数数据。项目结构中,所有读数位于_readings文件夹下,每个记录会话包含一个单独的文件夹。每个会话文件夹里有多个文件,对应于不同的手腕动作,这些文件命名为
  • MYO环Windows Unity3D源代码(确保准确)
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    本项目为MYO肌电臂环与Windows系统的Unity3D插件源码,旨在提供便捷的源代码接入方式,支持开发者进行二次开发和创新应用。 MYO肌电臂环的Windows Unity3D源代码(保证正确),可进行二次开发。
  • myo-sdk-win-0.9.0.rar_myosdk_myo_sdk_开发包
    优质
    本资源为MYO SDK 0.9.0版本的Windows版压缩文件,内含用于开发基于Thalmic Labs MYO臂环设备应用程序所需的所有工具和文档。适合开发者进行肌电控制项目研究与应用开发。 关于MYO肌电臂环的SDK开发环境及代码资料的相关内容。
  • 包含16动作
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    本数据集包含了16种不同手势的动作识别肌电信号,旨在为上肢假肢控制和康复工程提供高质量的数据支持。 肌电信号数据集包含16种手势动作。
  • YOLO,包括XML和TXT文件,18
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    这是一个包含18种不同手势的YOLO格式数据集,内含详细的标注信息,以XML和TXT文件形式提供,适用于手势识别研究。 Yolov5手势检测结合PyQt5框架实现目标检测功能,并支持深度学习网络优化及模型定制。该项目已训练完成并能识别18种手势,同时可根据需求定制使用Yolov7或Yolov8版本。 主要特点包括: - 支持多种物体的检测,如车辆、树木、火焰等; - 可根据具体应用场景添加更多目标类别,例如人员、安全帽、烟雾以及情绪和口罩佩戴情况等; - 提供Python环境支持,在PyCharm或Anaconda中使用方便安装相关库包。 如果在软件开发过程中遇到任何问题,请随时与我们联系。对于无法解决的包安装难题,若三天内仍未成功解决问题,则可以申请退款处理。
  • 带注释MATLAB代码-MyoMex:通过Myo环(来自ThalmicLabs)获取控制...
    优质
    带注释的MATLAB代码-MyoMex提供了一种从Myo臂环设备采集手势控制数据的方法,便于在MATLAB环境中进行数据分析与处理。此工具适用于研究及开发需求。 在MATLAB中使用MyoSDK的MEX包装器可以从Thalmic Labs的Myo手势控制臂环获取数据。MathWorks File Exchange上提供了这个包。 描述:Thalmic Labs的Myo手势控制臂环(myo.com)内置了一个惯性测量单元(IMU)和八个表面肌电传感器(sEMG),并且提供了一套Windows SDK,使开发者可以访问这些设备的数据。该软件包包括一个简化的MATLAB类——`MyoMex`,允许用户通过一条命令以高达50Hz(IMU)或200Hz(sEMG和元数据)的频率从Myo获取流式传输的数据。 使用方法: ```matlab mm = MyoMex(); % 在创建对象时,MyoMex开始累积其myoData属性中的流数据 m = mm.myoData; % 获取MyoData对象 % 现在正在推送数据。 ``` 以上代码展示了如何初始化并获取从臂环收集的数据。
  • 利用MATLAB获取Myo环信号
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    本项目旨在通过MATLAB软件平台实现对Myo臂环传感器数据的实时采集与分析,探索其在手势识别、运动监测等领域的应用潜力。 本段落介绍了MYO臂环与电脑连接的Myo Connect、MYO臂环信号可视化以及MYO臂环与Matlab连接的相关内容。
  • HarmonyOS 2-Myo Node Bluetooth: 使用 Noble Node.js Myo 蓝牙库
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    本项目为基于HarmonyOS 2操作系统的Node.js模块,利用Noble库实现与Myo蓝牙设备的连接和数据交互。适合开发者进行智能穿戴应用开发。 和声2MYO蓝牙通讯库是专为myo臂章设计的通信工具,采用Node与Noble框架,并使用JavaScript编写而成。它无需MyoConnect软件或MyoSDK支持,直接依据公开发布的蓝牙规范通过蓝牙进行数据交换。 有关此库的应用实例,请参阅即将推出的演示程序。安装该库时,请确保当前环境为v0.3.8版本,并且仅适用于MacOSX和Linux操作系统。更多关于Noble的先决条件及安装指南的信息,可以参考相关文档。 目前,该项目尚未在npm上发布,但预计未来会进行发布操作。若要通过npm安装库文件,请使用以下命令:npminstallgit://github.com/manueloverdijk/myonodebluetooth.git 由于项目采用了ES6的部分新JavaScript特性编写而成,因此建议使用traceur编译器或结合如下标志--use_strict --es_staging --harmony_classes --harmony_arrow_functions进行处理。 以下是用于开始搜索myo臂章并连接到第一个可用设备的示例代码。在调用initStart()函数之后,请等待ready事件触发以完成初始化过程。
  • 包含8不同
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    本数据集包含了八种不同的手势,旨在为手语识别和人机交互研究提供丰富的训练与测试资源。 我们有一个包含2000张图片的手势数据集,每类手势的图片数量在100到500张之间不等。这些图像是由我的家人和朋友拍摄的,并且涵盖了8种不同的手势类型。所有图像尺寸均为207x207像素。
  • EMG1_基于识别_信号分析_识别_
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    本研究探讨了通过解析肌肉电信号进行手势识别的技术,旨在开发更自然的人机交互方式。着重于优化肌电传感器数据处理算法,提高手势识别精度和响应速度。 我们采用了一种测试方法,在标签被识别达到预设阈值后,使用人工神经网络分类器来辨识手势。实验过程中收集了12名受试者的表面肌电信号数据,并利用每位参与者提供的五个不同手势评估我们的模型性能。结果显示平均准确率为98.7%,响应时间中位数为227.76毫秒,仅占完成一个完整手势所需时间的三分之一左右。因此,模式识别系统可以在实际的手势动作结束前就成功地辨认出手势类型。