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MATLAB肌电信号处理代码-HDC-EMG:支持手势识别的超维度计算方法

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简介:
HDC-EMG是一款基于MATLAB开发的工具箱,专注于利用先进的超维度计算技术进行肌电图信号处理与手势识别。 我们为基于肌电图(EMG)的手势识别提供了超维(HD)计算的Matlab实现,并将其有效性与多类支持向量机(SVM)作为EMG分类的最新方法进行了比较,包括精度、学习速度及鲁棒性等方面。 此程序许可遵循GNU GPL v3。文件组织如下: - ICRC.m:包含所有用于处理EMG信号的高清编码和解码功能。 - generatePaperFigures.m:生成论文中使用的图形(5、7、8、9、10)。 - dataset.mat:包括五个主题的完整EMG数据集。 - svmtrain.mexa64与svmpredict.mexa64:这两个文件分别从LIBSVM v3.21库提供支持向量机训练和预测功能。 - errorbar_groups.m:用于绘制带有错误条的分组条形图。 - binaryCode.m:我们还提供了使用二进制种子超向量而非本段落中使用的双极性代码版本的EMG编码器。可以将此文件替换为“ICRC.m”以进行测试和比较。

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客服
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  • MATLAB-HDC-EMG
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    HDC-EMG是一款基于MATLAB开发的工具箱,专注于利用先进的超维度计算技术进行肌电图信号处理与手势识别。 我们为基于肌电图(EMG)的手势识别提供了超维(HD)计算的Matlab实现,并将其有效性与多类支持向量机(SVM)作为EMG分类的最新方法进行了比较,包括精度、学习速度及鲁棒性等方面。 此程序许可遵循GNU GPL v3。文件组织如下: - ICRC.m:包含所有用于处理EMG信号的高清编码和解码功能。 - generatePaperFigures.m:生成论文中使用的图形(5、7、8、9、10)。 - dataset.mat:包括五个主题的完整EMG数据集。 - svmtrain.mexa64与svmpredict.mexa64:这两个文件分别从LIBSVM v3.21库提供支持向量机训练和预测功能。 - errorbar_groups.m:用于绘制带有错误条的分组条形图。 - binaryCode.m:我们还提供了使用二进制种子超向量而非本段落中使用的双极性代码版本的EMG编码器。可以将此文件替换为“ICRC.m”以进行测试和比较。
  • MATLAB-DTW_ANN_EPN_Matlab: 适用于EMG示例模型
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    这段代码库提供了基于DTW、ANN和EPN技术的手势识别算法,专门用于处理和分析肌电信号数据,为研究者和工程师提供了一个强大的MATLAB平台上的开发工具。 本段落档简要介绍了运行Matlab代码以处理我们推荐的EMG数据库所需的步骤。基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别,并用于测试每个用户的数据。“手势模型示例MATLAB”文件夹包含了管理EMG数据库所需的所有Matlab代码,每个脚本都包含其功能说明及版权信息。 需要使用的是Matlab 2019a或更高版本以及深度学习工具箱和信号处理工具箱。首先前往GitHub存储库下载或克隆样本数据集以在Matlab中进行管理。打开Matlab并选择示例文件夹,然后运行该文件夹下DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数;只需在将要执行代码的计算机上完成一次此步骤。 下载完数据集后,在变量userFolder中可以更改测试或训练以选择用户组。运行main.m脚本,几分钟之后即可获得结果。
  • EMG1_基于_分析__
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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。
  • MATLAB-EMG-Signal-Processing:利用Myoware肉传感器采集EMG数据
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  • Matlab-RecognitionEMG: 前馈神经网络
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    RecognitionEMG项目使用MATLAB开发,专注于通过前馈神经网络技术来分析和识别肌电信号,为运动意图解析提供精准的数据支持。 本段落档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别,以测试每个用户的数据。“手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码,每个脚本均包含了其功能说明及版权信息。 运行环境:Matlab 2019a或更高版本、深度学习工具箱和信号处理工具箱。首先转到GitHub存储库下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集,在打开的文件夹内通过运行compileDTWC.m脚本编译计算DTW距离的mex函数,只需执行一次此步骤。 接着,请先下载所需的数据集并替换与已下载存储库文件夹中的对应部分。随后开始运行主程序main.m。该过程可能需要几分钟时间以获得结果,在变量userFolder中可以更改测试或训练用户组的选择。在我们的案例研究里,我们对六个手势进行了分类,并针对306名测试用户的样本数据进行分析。 代码执行完毕后将自动完成所有设置和数据分析工作。
  • RMSMATLAB-EMG特征提取
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    本项目旨在介绍如何利用MATLAB编程实现对肌电(EMG)信号的采集与处理,重点在于计算RMS值以提取其特征,为生物医学工程研究提供技术支持。 该代码使用MATLAB编写脚本,可以从信号中提取20多个特征: 1. 平均绝对值/绝对值的积分(IAV) 2. RMS值 3. 差异 4. 标准偏差 5. 尿毒症指标 6. 偏斜 7. 威廉·安培利特指数 8. 转数 9. 零交叉次数 10. 波形长度 11. 平均值 12. 中间频率 13. 信号与噪声比 14. 绝对偏差 15. 绝对偏差中位数 16. 简单平方积分 17. 平均幅度变化 18. 绝对标准差值 19. 订单统计量 20. 最高百分比 21. 时间瞬间3% 22. 时间瞬间5% 23. 自动回归系数 通过编辑文件名、工作表和范围,可以直接将提取的特征保存在Excel文件中。
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    本项目为SRTP研究的一部分,致力于利用MATLAB平台对肌电信号进行处理与分析,以实现情绪识别。通过信号采集、预处理及特征提取等步骤,探索其在情感计算中的应用潜力。 这是一个由浙江大学的本科生Kuan Lu、丁世伦和钱丽慧(Lihui Qian)共同进行的情感识别项目。他们对10名参与者进行了实验,并记录了他们的EDA、PPG 和 zEMG 信号,以响应一系列旨在激发情感反应的短片。 利用这些数据,团队使用服务器算法来实现最佳的真实预测率。项目的文件结构包括五个主要部分:Arduino设备代码、原始和处理过的数据集、“数据处理”中包含用于过滤及特征提取的MATLAB代码;“功能选择”里有遗传算法和PCA 的Python 实现。“功能分类”则包含了SVM(使用libsvm编写)与KNN。 所有参与者都同意将他们的实验数据发布在GitHub上,以便进行更多关于情感识别的研究。
  • MATLAB图像清晰化 - HandGestureRecognition: MATLAB
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    本项目提供基于MATLAB的手势识别解决方案,涵盖图像预处理和清晰化技术,适用于研究与开发。包含详细注释的源码便于学习与应用。 在Matlab环境下进行图像清晰处理并实现手势识别的代码可以按照以下步骤操作:首先拍摄背景图像,然后捕捉手势动作。程序运行后,在网络摄像头LED指示灯亮起时暂停2秒钟以获取背景图像快照;接着再暂停两秒,随后开始抓取包含手势的动作图象。 在得到的手势图像中减去背景之后,处理过程将继续进行识别操作。需要注意的是该代码仅适用于单个Blob的识别,并且可能需要根据具体情况进行调整:建议检查并修改圆度值和峰值数以确保准确地完成识别任务。 此外,在执行相减过程时如果能够保证背景图片与测试图(即含有手势的动作图像)之间具有较高的对比度,那么效果会更好。因此在进行代码测试的过程中,通常推荐使用清晰的照明条件以及鲜明突出的背景环境来提高识别精度和效率。
  • MATLAB编程
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    本项目专注于利用MATLAB软件对肌电信号进行采集、预处理及特征提取的研究与实现,旨在为肌电控制系统的开发提供技术支持。 使用MATLAB编程处理体表肌电信号,包括文件读取、滤波以及绘制时域和频域图。