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该数据集包含基于肌电信号的深度学习数据。

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简介：
通过delsys设备采集的表面肌电信号，记录了16个不同的手势动作，每个手势持续6秒钟，随后间隔4秒进行休息，并重复进行6次循环。为了进一步提升数据的准确性，类别标签采用了最大面积法进行修正，从而获得了较为理想的结果。

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  • 基于肌电(sEMG)信号的深度学习数据集
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    本数据集专注于肌电(sEMG)信号的研究，采用深度学习技术进行数据分析与模式识别，旨在为肌肉状态评估及假肢控制等领域提供高质量的数据支持。 使用delsys设备采集的表面肌电信号，包含16个手势动作。每个动作持续6秒后休息4秒，整个过程进行六次循环。类别标签通过最大面积法修正，效果良好。
     
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    本数据集专注于收集与分析表面肌电（sEMG）信号，并运用深度学习技术进行模式识别和特征提取，以促进运动科学及康复领域的研究进展。 delsys设备采集的表面肌电信号，涉及16个手势动作。每个动作持续时间为6秒，并在每次动作后休息4秒。整个实验过程进行六次循环。类别标签通过最大面积法进行了修正，效果良好。
     
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    本研究构建了一个用于深度学习的肌电（sEMG）信号数据集，旨在促进对肌肉活动的理解与分析，推动相关技术在康复医学、假肢控制等领域的应用。 使用delsys设备采集的表面肌电信号，共包含16个手势动作。每个动作持续时间为6秒，并在每次动作后休息4秒。整个实验进行六次循环。类别标签通过最大面积法修正，这种方法的效果较好。
     
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