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【肌电信号EMG】利用表面肌电信号评估肌肉疲劳状态(时域、频域及熵值分析)【附带Matlab源码 4307期】.mp4

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简介:
本视频详细介绍了如何通过表面肌电(EMG)信号的时域、频域和熵值分析来评估肌肉疲劳状态,并提供相关的MATLAB代码,适合科研人员和技术爱好者学习。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码支持,并且这些代码均可以运行并经过验证确保可用性,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图展示。 2、推荐的Matlab版本为2019b。若在其他版本上运行时遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或向博主寻求帮助解决疑问。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于当前工作目录; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击执行按钮等待程序完成并查看结果输出。 4. 若有进一步的仿真需求或其他服务请求(如获取博客或资源相关代码,期刊论文重现,Matlab定制化编程或者科研合作等),请直接通过平台私信博主联系。

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  • EMG)【Matlab 4307】.mp4
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    本视频详细介绍了如何通过表面肌电(EMG)信号的时域、频域和熵值分析来评估肌肉疲劳状态,并提供相关的MATLAB代码,适合科研人员和技术爱好者学习。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码支持,并且这些代码均可以运行并经过验证确保可用性,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图展示。 2、推荐的Matlab版本为2019b。若在其他版本上运行时遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或向博主寻求帮助解决疑问。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于当前工作目录; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击执行按钮等待程序完成并查看结果输出。 4. 若有进一步的仿真需求或其他服务请求(如获取博客或资源相关代码,期刊论文重现,Matlab定制化编程或者科研合作等),请直接通过平台私信博主联系。
  • GUI.rar_EMG_MATLAB_与GUI编程
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    本资源提供了一套用于肌电信号(EMG)在MATLAB环境下的频域分析工具及图形用户界面(GUI)编程示例,适用于研究肌肉疲劳的科研人员和学生。 利用 MATLAB 编程和图形用户界面(GUI)对给定动作的表面肌电信号进行频谱分析和功率谱估计,计算肌电信号的时域和频域参数,并根据结果分析讨论肌肉的工作状态。
  • MATLAB.rar_MVC_matlab__MVC_激活
    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。
  • EMGMATLAB小波变换DWT进行去噪与Matlab 3386】.mp4
    优质
    本视频介绍如何使用MATLAB的小波变换(DWT)技术对肌电(EMG)信号进行去噪处理和时频域分析,并提供相关代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码供参考,所有代码均可运行并经过测试确认有效,适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. 此版本的Matlab为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行修改,或向博主寻求帮助。 3. 运行操作步骤如下: 1. 将所有文件放置于当前工作目录中; 2. 双击打开main.m文件; 3. 点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果; 4. 如果有其他服务需求,如完整代码提供、期刊或参考文献的复现、Matlab程序定制或是科研合作等,请联系博主。
  • Matlab).zip
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    本资源提供了一种基于Matlab平台对肌电信号进行时域和频域分析的方法,适用于生物医学工程及相关领域的研究者和技术人员。 表面肌电信号的常见时域和频域MATLAB程序。
  • 小波去噪与_处理_去噪
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    本文探讨了利用肌电小波去噪技术在时频域内对肌电信号进行有效处理的方法,旨在提升信号质量与分析精度。 肌电信号(Electromyogram, EMG)是研究肌肉活动的重要生理信号,它记录了肌肉纤维在电生理活动中产生的电压变化,在临床诊断、康复医学、运动科学以及生物力学等领域有广泛应用。然而,EMG信号常常受到环境噪声、皮肤电导变化和生物电干扰等因素的影响,使得分析与处理变得复杂。因此,肌电小波去噪技术应运而生,旨在提高信号质量以更准确地分析肌电信号的特征。 小波分析是一种多分辨率方法,在时域和频域内对信号进行精细解析。在肌电信号处理中,主要通过以下步骤实现: 1. **小波分解**:将原始EMG信号分解成多个不同尺度的小波单元,每个单元对应特定时间窗口内的能量分布。 2. **噪声评估**:分析这些小波单元的统计特性来识别并定位噪声所在的频段。通常高频部分更容易受到干扰。 3. **阈值去噪**:设定一个阈值以区分信号成分和背景噪声,并采用软或硬阈值方法进行处理,前者保留了平滑性而后者倾向于保存尖峰特征。 4. **重构信号**:根据剩余的小波单元通过逆小波变换来重建EMG信号。这一过程有效地去除了干扰并保持原始信息的完整性。 5. **能量分析**:在分解过程中计算各频带的能量分布,有助于理解肌肉活动的状态和变化模式。 实际应用中,时频域分析不仅限于降噪还包括特征提取: - 小波系数能量通过计算平方值得到信号强度及持续时间的信息。 - 频段比值则帮助区分不同的运动类型或病理状态下的肌肉收缩特性。 肌电小波去噪技术和时频领域研究为理解和利用EMG提供了强有力的工具,在临床诊断、康复训练和生物力学等方面具有重要作用。相关程序代码、实验数据等资源可用于进一步深入学习与实践该技术。
  • MATLAB处理代-EMG-Signal-Processing:Myoware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。
  • 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。
  • 基于心生理的驾驶
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    本研究聚焦于通过分析驾驶员的心电与肌电生理信号,开发一种精准有效的驾驶疲劳评估系统,以提高行车安全。 近年来,由于疲劳驾驶导致的道路交通事故逐年增加,已成为一个严重的社会问题。目前国内外学者大多从车辆行驶特征或驾驶员行为特征等方面进行研究。扈静和叶成文等人提出了一种基于心电肌电生理信号的驾驶疲劳评价方法。