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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

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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。

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  • 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
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    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。
     
  • 肌电传感器EMG信号采集电路设计（含原理图、Arduino及Processing代码）- 电路方案
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    本项目详细介绍了基于Arduino平台的肌电传感器EMG信号采集电路的设计过程，并提供了完整的原理图和编程代码，包括Arduino与Processing语言。 EMG信号指的是肌电图（electromyography）的电信号记录。通过电子学仪器可以捕捉肌肉在静止或收缩状态下的电气活动，并且利用电刺激来检测神经、肌肉兴奋及传导功能的方法，其英文简称是EMG。 该检查能够评估周围神经系统、神经元、神经-肌接头以及肌肉本身的健康状况。肌电传感器的工作原理基于测量特定区域的电信势变化，即所谓的肌电图（EMG），以此监测和量化肌肉活动情况。最初这项技术主要用于医学研究领域，但随着微控制器及集成电路的进步，现在也广泛应用于各种控制系统的开发中。 一款采用ADI公司AD8221芯片设计的传感器可以实现对EMG信号进行可调放大处理，并将测量到的数据滤波、整流后输出0至Vs伏特范围内的电压值。具体而言，该设备会根据选定肌肉活动量的不同而调整其输出大小。这样的特性使得它能够方便地连接Arduino控制器来监测和分析肌肉运动情况。 此外，肌电传感器具有以下特点：外形紧凑且特别为微控制板设计；使用ADI公司的AD8221芯片实现可调增益以增强信号强度；配备3.5毫米插孔接口，并兼容面包板安装方式。其电源供应范围则在最小±3.5V之间。 为了帮助开发者更好地理解和应用该传感器，制造商提供了包括电路原理图、用户手册（英文版）、AD8221芯片数据手册以及适用于Arduino和Processing的编程代码等资料支持。
     
  • 肌电RMS代码MATLAB-EMG信号特征提取
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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。
     
  • 【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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    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。
     
  • 巴特沃斯带通滤波器的MATLAB代码-EMG信号处理：用于肌电数据的函数
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    本资源提供了一套基于MATLAB的巴特沃斯带通滤波器代码，专门针对EMG信号处理设计。该函数能有效过滤肌电数据中的噪声，提取纯净的生物电信号，适用于生物医学工程及康复技术研究。 巴特沃斯带通滤波器的MATLAB代码：这是我多年未曾使用过的学校项目中的旧代码，显得有些稚嫩。采用面向对象的方法会更为合适。信号处理部分是基于声音进行设计，请以此为灵感参考，但不建议在此引入其他功能特性。最好自己编写处理脚本以便于理解和维护。 这些函数和脚本用于处理肌电图（EMG）信号，在最初编写时是为了从CleveMedBioRadio获取数据，并比较哑铃按压与完美俯卧撑期间的三头肌及三角肌活动，因此某些部分（例如process脚本）具有特定的应用场景。然而大部分内容对于任何EMG应用都是适用的。 数据结构：肌电图信号使用一种特殊的数据结构来存储和传递信息，在这些函数中被广泛运用。一个典型的EMG结构包括以下几个元素： - signal: 包含一系列连续采样的EMG值。 - time: 与signal中的每个样本相对应的时间戳列表，起始时间设为0。 - l: 表示信号的长度（即样本的数量）。 - starts: “开始”事件标记在信号数组中对应的索引位置集合。 - stops: 同样，“停止”事件标记的位置也通过这些索引来指示。 - n: 开始和结束标志数量，反映了“启动/关闭”的次数或状态变化的频率。 - fs: 采样的速率（单位为赫兹Hz）。 4维数组：process脚本中使用到的数据结构。
     
  • 基于Altium的设计的EMG肌电传感器模块
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    本项目基于Altium Designer平台设计了一款EMG肌电传感器模块，适用于生物医学工程、康复医疗及人机交互领域。该模块集成了高灵敏度的肌电信号采集与处理功能，可广泛应用于肌肉状态监测和控制信号提取等场景。 肌电传感器（Electromyography，简称EMG）是一种用于检测肌肉生物电信号的设备，在医疗诊断、康复治疗、运动分析以及生物力学研究等多个领域得到广泛应用。基于Altium设计的肌电传感器模块通常是为了方便电子工程师进行系统集成或产品开发而设计的标准组件。 在使用Altium Designer软件来设计肌电传感器模块时，这款强大的电路设计工具提供了完整的原理图绘制、PCB布局及仿真功能，使整个设计过程更加高效。通过将信号调理电路、滤波器和放大器等元件整合在一个模块化的设计中，工程师能够实现精确的信号采集与处理。 EMG模块输出的是模拟信号，直接反映了肌肉电信号的变化情况。由于这些变化非常微弱，需要采用高灵敏度前置放大器来增强信号强度，并且设计时通常会加入低通滤波器以减少高频噪声干扰并保持原始生物电信息的完整性和准确性。 该肌电传感器模块要求双极电源供应（例如±9V），这对于确保电路正常运作至关重要。在实际应用中，工程师需保证提供的电源稳定无纹波，并且PCB设计时应优化布线宽度降低电阻以减少电压降和提高效率。 压缩包内的文件可能包括： 1. 原理图：展示传感器接口、信号调理电路、放大器及滤波器等组件的连接方式。 2. PCB布局：展示了各元件在板上的具体位置与走线，考虑了电磁兼容性和信号完整性等因素。 3. BOM清单（物料表）：列出所有使用的元器件及其数量，便于采购和组装参考。 4. 设计规则检查(DRC) 和电气规则检查(ERC) 报告：确保设计符合制造及性能标准要求。 5. Gerber文件：包含每层铜箔、丝印等生产信息的PCB制造所需文档。 通过理解并分析这些文件，工程师可以深入了解EMG模块的工作原理，并根据具体项目需求对其进行定制或优化。对于电子设计学习者来说，研究这种类型的模块也是很好的实践机会，有助于提升电路设计和信号处理的专业技能。
     
  • MATLAB肌电手势识别代码-DTW_ANN_EPN_Matlab: 适用于EMG信号处理的示例模型
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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。
     
  • 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。
     
  • EMG信号的采集与预处理
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    简介：本文探讨了如何高效准确地收集和初步处理人体肌肉发出的电信号（即EMG信号），为后续分析奠定基础。 本段落档主要阐述了表面肌电信号在日常生活与生命活动中的重要性，并介绍了信号产生的原理及其特征。此外，文档还讨论了采集这些信号所需的前端放大滤波电路的选择以及预处理方法。文中包含插图以辅助理解相关知识，内容简明易懂。
     
  • EMG肌肉收缩检测电路图和源码等-电路设计方案
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    本项目提供一套完整的EMG（肌电）信号采集与分析解决方案，包括详细的电路设计图纸、源代码以及相关文档。该方案旨在精确测量人体肌肉活动产生的电信号，并支持进一步的数据处理和分析，适用于生物医学工程研究及康复医疗领域。 EMG肌电传感器（EMG detector）是连接人体与电路的桥梁。该设备能够收集肌肉收缩产生的电信号，并进行二次放大及滤波处理后输出信号，以便Arduino等微控制器识别并使用。在待机模式下，其输出电压为1.5V；当检测到肌肉活动时，则会输出上升至3.3V的最大电压信号。 此肌电传感器适用于3.3V或5V系统，并且具有以下特点： - 兼容Grove接口 - 使用带3.5mm插头的连接线 - 包含6个可自由使用的表面电极 - 电源电压范围为3.3V至5V - 配备1000毫米长的数据线 在硬件安装时，首先将 Grove Base Shield 插入 Seeeduino 控制器。随后分别连接 Grove LED Bar 至 D8 端口和 Grove EMG 传感器至 A0 端口，并把三个电极贴于肌肉部位，确保各电极间保持一定距离。 在下载并运行演示代码后，请耐心等待约5秒完成初始化过程，在此期间请勿进行任何动作。当LED条全关时则表明已准备就绪可以开始使用了。随着你的肢体活动变化，你会发现 LED 条的亮度等级也会随之改变。