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肌肉电信号数据库

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • MATLAB.rar_MVC_matlab_肌电_肌电信号MVC_肌肉激活分析
    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。
     
  • 肌肉电信号特征提取
    优质
    本研究聚焦于从复杂的生物信号中有效提取和分析肌肉电信号特征，旨在提升对肌肉活动的理解及促进相关疾病的诊断与康复技术的发展。 肌电的主要特征包括平均绝对值（MAV）、过零点数（ZC）、斜率变化数（SSC）、%波形长度（WL）和平均绝对值斜率（MAVS）。这些参数可根据分类正确率的大小来选择不同的选项。
     
  • 原始肌肉电生理信号
    优质
    简介：原始肌肉电生理信号是指人体肌肉在神经冲动作用下产生的生物电信号，是研究肌肉功能、运动控制及康复医学的重要指标。 原始肌电信号
     
  • 肌肉疲劳GUI.rar_EMG_MATLAB_肌电信号频域分析与GUI编程
    优质
    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。
     
  • EMG1_基于肌电的手势识别_肌肉电信号分析_肌电与手势识别_
    优质
    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。
     
  • 肌电数据库及标准肌电图数据（MATLAB）
    优质
    本资源提供全面的肌电数据库和标准化MATLAB格式的肌电图数据，适用于生物医学工程、神经科学等领域研究与教学。 肌电信号数据库可用于进行肌电信号分析等相关实验的程序测试。
     
  • 右侧上肢表面肌电信号数据
    优质
    本研究收集并分析了人体右侧上肢在不同动作下的表面肌电信号数据，旨在探究肌肉活动模式及其对人体运动控制的研究价值。 我们收集了6组表面肌电信号数据，每组大约包含3万条记录。这些数据均来自实际采集的信号。
     
  • 【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
    优质
    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。