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Ninapro-emg

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简介：
该资源已浏览和查阅39次。Ninapro数据库，一个基于深度学习的肌电信号手势识别项目，其ninapro数据集的处理以及Matlab相关资源，更多下载资源和学习资料可供参考，请访问文库频道获取。

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  • NinaPro-EMG
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    NinaPro-EMG是一款创新的肌电控制假肢系统，通过解读肌肉信号来实现更加自然与精确的手部动作控制，为截肢患者带来更高的生活独立性和舒适度。 资源已被浏览查阅39次。该项目涉及Ninapro数据库，并基于深度学习技术进行肌电信号手势识别的研究。此外，ninapro数据集的处理与相关Matlab代码等内容可以在文库频道获取更多信息和资料。
     
  • Ninapro工具包
    优质
    Ninapro工具包是一款专为生物医学工程领域设计的数据处理软件，主要用于肌电控制假手的研究与开发。它提供了丰富的数据采集和分析功能，助力研究人员深入探索神经信号与肢体运动之间的关系，促进假肢技术的进步与发展。 Ninapro工具集用法 下面列出的所有示例展示了如何使用Ninapro Toolset。这些是Google合作实验室的Jupyter笔记本，因此无需互联网浏览器即可运行硬件或软件。 要执行示例2和3，请先注册一个账户。 您需要在配置文件src/data/database/config.yaml中填写以base64编码后的帐户用户名和密码来允许自动下载所需的数据库。 例如，在Python中使用以下代码将用户名进行base64编码： ```python from base64 import b64encode user_encoded = b64encode(bJon Doe) ``` 示例1：针对主题5（数字）。
     
  • EMG基础分析指南
    优质
    《EMG基础分析指南》是一本详细介绍如何进行肌电图（EMG）基本分析的实用手册，旨在帮助初学者掌握肌肉神经功能评估技术。 EMG（肌电图）是一种用于记录肌肉活动的生物电信号的技术。进行MVC测试（最大自主收缩测试）可以评估特定动作中的肌肉力量。 在处理EMG信号时，常用的方法包括时域分析和频域分析： 1. 时域分析：这种方法直接对原始数据进行观察，通过计算如平均值、峰峰值等统计量来描述肌电信号的特征。 2. 频域分析：将时间序列的数据转换为频率成分的表现形式。常用的工具是傅立叶变换，它可以揭示信号中的周期性模式和特定频段内的能量分布。 这些方法有助于深入理解肌肉活动的动力学特性，并在运动科学、康复医学及生物力学研究中广泛应用。
     
  • Matlab肌电数据处理代码-DB1-Ninapro-sEMG分类
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    这段简介可以这样撰写： 本项目提供基于MATLAB的肌电（sEMG）信号处理与模式识别代码，专为Ninapro数据库设计，旨在促进手部运动分析和康复研究。 根据Atzori等人（2014）的研究，“用于非侵入性自然控制机器人手假体的心电图数据”第一数据库包含了从27位完整受试者（其中20名男性和7名女性，年龄为28±3.4岁；25人是右手使用者，两人左手使用者）获得的数据。第一个官方Ninapro存储库提供了上传每个数据库的分类结果以及关于分类过程详细信息的机会。 该数据库包含EMG信号数据共分为52类动作：包括12个手指基本运动、17个腕部和手部构造的基本运动及23种抓握和功能性运动。所用的数据是通过使用OttoBocks EMG电极（提供十个通道的矢量）记录获得，每个类别重复了十次。 EMG信号从八个等间距分布在前臂周围的电极以及位于肱浅肌屈肌和伸肌浅肌上的两个额外电极采集得到。在数据上传至公开存储库之前已经进行了包括同步、重新标记在内的若干个预处理步骤。
     
  • 基于MATLAB的EMG RMS代码：利用EMG传感器操控MeArm机械臂抓取动作
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    本项目运用MATLAB编写代码，通过分析EMG信号计算RMS值，实现用肌肉电信号控制MeArm机械臂执行抓取任务。 该项目专注于使用EMG传感器控制MeArm机器人的抓取运动，并可以模拟假手的控制系统。Matlab代码还包括了正向运动学和反向运动学计算，这是我的机器人课程开放式最终项目的一部分。 我尝试利用一根肌肉来充分控制抓取动作作为起点，进而探索如何用更多肌肉来实现更复杂的机械臂轴操作。所有与MeArm相关的数学运算都在MATLAB中完成，并生成相应的方程式供Arduino使用。 EMG信号通过Olimex EKG-EMG屏蔽接收器获取，在代码中经过滤波处理后进行分析和控制动作。阈值设置对于抓取运动的精准度至关重要，但是过低或过高都会带来不同的挑战：前者可能导致不稳定的控制系统反应；后者则会导致响应迟缓。 为了优化信号解析过程，我倾向于采用RMS（均方根）值来替代简单的平滑处理方法。这样可以在一定程度上降低噪音干扰的同时保留信号的有效信息。 项目所需材料包括Arduino Uno、EMG屏蔽接收器、EMG电缆和电极以及MeArm机械手等组件。如果有任何建议或疑问，欢迎随时联系我进行交流探讨。
     
  • 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。
     
  • 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
    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。
     
  • 肌电RMS代码MATLAB-EMG信号特征提取
    优质
    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。
     
  • EMG数据处理与归一化：利用Python信号处理工具对采集到的原始EMG数据进行处理...
    优质
    本简介介绍使用Python信号处理工具对原始肌电图（EMG）数据进行预处理和归一化的流程，包括滤波、去噪及标准化等步骤，以提升数据分析准确性。 使用Python信号处理工具对收集的原始EMG数据进行处理，并将其标准化为％MVIC值。
     
  • 单通道EMG信号的Matlab滤波处理程序
    优质
    本简介提供了一种基于MATLAB的单通道肌电(EMG)信号滤波处理程序。该程序旨在去除噪声，增强信号质量，适用于生物医学工程和康复研究领域。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：表面肌电信号_emg_matlab处理程序_单通道滤波 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员