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EMG1_基于肌电的手势识别_肌肉电信号分析_肌电与手势识别_

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简介：
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。

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  • EMG1_基于肌电的手势识别_肌肉电信号分析_肌电与手势识别_
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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。
     
  • MATLAB.rar_MVC_matlab_肌电_肌电信号MVC_肌肉激活分析
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    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。
     
  • 基于Python机器学习的手势识别肌电信号系统（课程设计）.zip
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    本项目为一门课程设计作品，旨在开发一个利用Python和机器学习技术来解析并识别手势的肌电控制系统。通过采集不同手势对应的肌电信号数据，并运用机器学习算法进行模式识别与分类，实现对手部动作的有效捕捉及辨识。最终目标是构建一套高效且准确的手势控制平台，为残疾人辅助设备、虚拟现实交互等应用场景提供技术支持和解决方案。 基于Python机器学习的肌电信号手势识别（课程设计）.zip 【项目说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发的作品，代码完整且资料齐全，包括详细的设计文档等。 2、上传的源码经过严格测试和验证，功能完善并能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业的高校学生（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网专业）、教师以及科研工作者等行业从业者。可以作为毕业设计、课程设计或作业参考，并且也适用于初学者进阶学习。 4、如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，也可以直接用于毕业设计和课程项目演示等场景中使用。 5、对于配置与运行过程中遇到的问题以及疑问，我们提供远程教学支持帮助解决相关问题。 6、欢迎下载并交流探讨，在互相学习的过程中共同进步！
     
  • 肌肉疲劳GUI.rar_EMG_MATLAB_肌电信号频域分析与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
    优质
    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。
     
  • 基于Python的机器学习在肌电信号手势识别中的应用（课程设计）
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    本课程设计探讨了利用Python进行机器学习技术的应用，专注于肌电图信号的手势识别。通过分析和处理肌电信号数据，结合多种机器学习模型，实现对手部动作的有效分类与识别。 【作品名称】：基于Python机器学习的肌电信号手势识别 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目旨在通过Python和机器学习技术，对脑智明珠提供的肌电信号进行六种手势的分类识别。
     
  • 基于线性判别分析的表面肌电特征信号识别
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    本研究探讨了利用线性判别分析方法对表面肌电信号进行特征提取与模式识别的有效性，以提高运动意图识别精度。 通过使用虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌的两路表面肌电信号，并采用平均绝对值（MAV）和均方根（RMS）作为特征参数，我们应用线性判别分析（LDA）方法对样本进行模式识别。与其他特征识别方式的实验对比表明，所提出的方法能够成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻四种动作，并且具有更高的动作识别精度。
     
  • 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。
     
  • 针对虚拟肌电手的实时肌电图模式识别技术研究
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    本研究专注于虚拟肌电手的应用，深入探索并开发高效的实时肌电图模式识别技术，以提高假肢控制的准确性和响应速度。 本段落介绍了一种用于虚拟肌电手控制的实时肌电图（EMG）模式识别方法，在康复医学和人体工程学领域，该技术对于实现假肢或虚拟手臂的精细控制至关重要。传统的控制方式依赖于特定动作的肌肉收缩，而本研究提出的方法则是通过分析实时采集到的肌电信号来识别用户的动作意图，并据此进行手部操作。 在信号处理阶段，研究人员采用了小波包变换（WPT）技术提取时间-频率信息，并选取节点能量作为特征。该方法可以将原始信号分解为不同尺度的小波包，从而有效捕捉肌肉活动的时间和频率特性，便于后续的模式识别过程。 考虑到高维数据带来的计算负担问题，研究团队开发了一种基于深度递归搜索算法的新颖特征选择技术，在监督学习框架下实现高效降维。这不仅简化了模型复杂度，并且提高了分类器的工作效率与准确性。 支持向量机（SVM）被用作模式识别工具以输出最终结果，它通过在高维度空间中寻找最佳分隔面来区分不同的动作类别。实验表明，在肌电信号特征的支持下，该方法能够准确地辨识用户意图的动作模式。 研究团队还开发了一套实时肌电图模式识别系统，并利用采集自前臂的EMG信号控制了一个虚拟手模型进行验证测试。结果显示所提出的方法具有高精度和良好的响应速度。 本段落的关键点包括“EMG”、“实时模式识别”、“小波包变换”、“非参数权重特征提取”以及“SVM”。它们涵盖了研究的核心内容及其创新之处，为未来相关领域的发展提供了理论依据和技术支持。这项技术的进步对于需要使用假肢或虚拟手进行日常活动的用户来说意义重大，有助于提升他们的生活质量并完成更多复杂的任务。
     
  • 不同手势识别系统的表面肌电信号设计与实现[应用程序].7z
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    本研究探讨了通过表面肌电图信号来识别不同的手势系统，并实现了基于此技术的应用程序。该方法为非侵入式的人机交互提供了新的可能。 内容描述：系统设计——基于表面肌电信号的不同手势识别系统的开发与测试 1. 直接运行EMG_EXE中的GesturesEMG程序即可查看效果。 2. EMG_data 文件夹包含数据文件。 3. EMG_EXE 是应用程序的输出文件。 4. SEMG_GUI 为系统演示文件。 说明：该系统基于Matlab 2016b平台开发，仅供学习交流使用。严禁商用！