Advertisement

EMG中MUAP和动作电位无监督分类的Matlab工具箱:针对EMG信号中的MUAP和动作电位进行无监督分类的工具箱-...

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
这是一个基于MATLAB开发的工具箱,旨在实现对肌电信号(EMG)中运动单元动作电位(MUAPs)及动作电位的无监督自动分类。该工具箱为研究人员提供了一个强大的平台,以便于深入分析和理解肌肉神经信号特征。 这是一个用于无监督分类 MUAP 和 EMG 中动作电位的 Matlab 工具箱,提供了一个完整的图形界面、即插即用工具,专门针对“单”通道 EMG 处理以及无监督 MUAP 识别与动作电位分类。只需运行 LEMG_Analyzer.m 文件,GUI 将帮助您完成进一步处理步骤。该工具箱能够读取带有“.mat”、“.wav”和“.txt”的文件,并且支持从 Nihon Kohden 和 Synergy 等几台 EMG 机器导出的文件。 此工具箱中的脚本基于以下文章: H. Sedghamiz 和 D. Santonocito,“肌内肌电信号中运动单元动作电位的无监督检测和分类”,第 5 届 IEEE 电子健康和生物工程国际会议 - EHB 2015,在 Iasi-Romania。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • EMGMUAPMatlabEMGMUAP-...
    优质
    这是一个基于MATLAB开发的工具箱,旨在实现对肌电信号(EMG)中运动单元动作电位(MUAPs)及动作电位的无监督自动分类。该工具箱为研究人员提供了一个强大的平台,以便于深入分析和理解肌肉神经信号特征。 这是一个用于无监督分类 MUAP 和 EMG 中动作电位的 Matlab 工具箱,提供了一个完整的图形界面、即插即用工具,专门针对“单”通道 EMG 处理以及无监督 MUAP 识别与动作电位分类。只需运行 LEMG_Analyzer.m 文件,GUI 将帮助您完成进一步处理步骤。该工具箱能够读取带有“.mat”、“.wav”和“.txt”的文件,并且支持从 Nihon Kohden 和 Synergy 等几台 EMG 机器导出的文件。 此工具箱中的脚本基于以下文章: H. Sedghamiz 和 D. Santonocito,“肌内肌电信号中运动单元动作电位的无监督检测和分类”,第 5 届 IEEE 电子健康和生物工程国际会议 - EHB 2015,在 Iasi-Romania。
  • _IDL_IDL_
    优质
    本项目聚焦于IDL(Iterative Dictionary Learning)在监督分类中的应用研究,探索如何通过迭代字典学习优化特征表示,提升分类准确率。 利用IDL编程,采用最小距离法对图像进行监督分类。
  • 高维数据聚(HDDC):含高效器f(MATLAB开发)
    优质
    HDDC工具箱是一款专为处理高维度数据分析而设计的MATLAB插件,内含高效的无监督分类算法f,适用于大规模复杂数据集的聚类分析。 高维数据聚类(HDDC)工具箱包含适用于高维数据的高效无监督分类器。该分类器基于针对高维数据设计的高斯模型。参考文献为:C. Bouveyron、S. Girard 和 C. Schmid,发表于《计算统计和数据分析》,2007年。
  • K均值算法(
    优质
    K均值算法是一种常用的无监督机器学习技术,用于将数据集划分为K个簇,其中每个簇由与该簇中对象最相似的一个点即质心来代表。 在武大遥感学院的模式识别作业中,要求使用MATLAB实现K均值分类算法,并将数据分为5类。初始聚类中心选取前五个像素。
  • ENVI方法
    优质
    本文章介绍了在遥感图像处理软件ENVI中常用的非监督分类方法,包括ISODATA和K-Means算法,并探讨了其应用与局限性。 非监督分类又称聚类分析或点群分类,在多光谱图像中寻找并定义自然相似的光谱集群。这种方法不需要对影像中的地物有先验知识,而是依靠不同类别地物的光谱或纹理信息进行特征提取,并通过统计这些特征之间的差异来实现分类目的。最后一步是对已分出的不同类别的实际属性进行确认。
  • K均值算法方法
    优质
    简介:K均值算法是一种经典的无监督学习技术,通过迭代优化过程将数据集划分为K个簇,使得同一簇内的对象间距离尽可能小,不同簇间的距离尽可能大。 用C语言编写的K君子算法可以调用GDAL库来打开任意格式的图像,并且支持自定义分类书目,从而实现遥感图像的监督分类功能。
  • 生物处理(Bio-SP):专为析生理(如ECG、EDA、EMGICG)设计Bio-SP
    优质
    Bio-SP是一款专业的生理信号分析软件工具箱,专门用于处理心电图( ECG )、皮肤电导响应( EDA )、肌电图( EMG )及心动电流图(ICG)等生物电信号数据。 心电图(ECG)、皮电活动(EDA)、肌电图(EMG)以及阻抗心电图(ICG)是广泛应用于生物医学领域的生理信号类型。Bio-SP 工具旨在帮助从事机器学习与模式识别的研究人员,能够自动且可靠地从这些生物信号中提取特征矩阵。该工具兼容 MathWorks 分类学习器应用程序,并可用于模型训练、交叉验证方案耕作及分类结果计算等进一步的分类目的。“A Biosignal-Specific Processing Tool for Machine Learning and Pattern Recognition”一文详细介绍了这项工作,该论文发表于2017年IEEE-NIH医疗创新和即时护理技术专题会议(HI-POCT 2017)上。
  • e4_matlab_遥感图像_图像_遥感_
    优质
    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究,探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术,旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时,在程序中可以将其分为三类,用户可以根据需要自行调整分类数量。
  • 距离度量学习Matlab
    优质
    这是一个专为无监督距离度量学习设计的MATLAB工具包,内含多种算法实现,旨在简化研究者和开发者的实验流程与模型训练过程。 无监督距离度量学习工具包:在Matlab中有专门用于无监督距离度量学习的工具包。
  • 基于MATLAB图像
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行图像监督分类,通过训练模型识别和分类图像中的特定对象或区域,提高分类精度与效率。 使用MATLAB读取通过ENVI软件选取的训练样本和测试样本,并利用最小距离分类方法生成混淆矩阵,进而计算总体准确性(OA)和Kappa系数。