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Bio_IC.rar_EMG信号_刺激_检测_肌电_肌电LabVIEW

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简介:
本资源包包含EMG信号处理的相关内容,包括刺激与检测方法,使用LabVIEW进行肌电分析的研究资料和代码。适合生物医学工程领域研究者参考学习。 这是一个用于采集、检测肌电信号并输出刺激信号的模块,适用于如屈肘动作这样的运动检测。

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  • Bio_IC.rar_EMG____LabVIEW
    优质
    本资源包包含EMG信号处理的相关内容,包括刺激与检测方法,使用LabVIEW进行肌电分析的研究资料和代码。适合生物医学工程领域研究者参考学习。 这是一个用于采集、检测肌电信号并输出刺激信号的模块,适用于如屈肘动作这样的运动检测。
  • MATLAB.rar_MVC_matlab__MVC_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。
  • V3.0采集卡
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    这款肌肉电刺激V3.0采集卡是专为生物医学研究设计的高端设备,能够精准捕捉和分析人体肌肉电信号,适用于康复医疗、运动训练及科研等领域。 肌肉电刺激v3.0采集卡是一款更新版本的硬件设备,专为提升肌肉训练效果而设计。它能够精确捕捉并分析来自人体肌肉的电信号,帮助用户更好地理解自身的生理反应,并据此优化锻炼计划。这款采集卡适用于各种科学研究和健身应用场景中,旨在提供更加科学、个性化的训练指导方案。
  • 步态分析中的
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    步态分析中的肌电信号检测旨在通过捕捉人体行走时肌肉活动的电信号,评估运动功能和诊断潜在疾病,为康复医学提供重要依据。 肌电信号步态分析是一门综合性学科,涵盖了生理学、康复医学、生物力学以及信号处理等多个领域。肌电信号(EMG)是肌肉在收缩过程中产生的电活动的体现;而步态分析则是评估个体行走时运动模式、稳定性及协调性的一种方法。将两者结合使用能够为偏瘫患者提供更为全面且有效的康复指导和治疗方案。 在康复医学中,通过特定的训练来增强患者的肌力是一种常见的做法,尤其适用于处于恢复期的偏瘫病人。这种训练不仅有助于改善他们的运动能力,还能提高他们日常生活的自主性。对于此类患者而言,在恢复阶段加强患侧膝关节屈伸肌肉的力量尤为关键。 步态分析是康复评估的重要组成部分之一,通过观察并记录患者的行走姿态、步伐长度、速度及对称度等参数来判断其步行功能的表现情况。足印法作为一种简便直观的方法,可以通过分析足迹了解患者的基本行走能力;同时,步态的对称性与下肢运动能力和平衡能力密切相关,而步行的速度则与这些因素以及活动水平有显著的相关性。 肌力训练和步态分析之间存在密切联系,并且是康复医学研究的重要领域。临床研究表明,在偏瘫患者的恢复期增加患侧肌肉力量的锻炼可以明显改善其步态质量及下肢功能表现。例如,一项涉及50名脑卒中病人的实验显示,与对照组相比,接受额外肌力训练的观察组患者在运动能力和活动水平上都有显著提升。 技术实现方面通常需要利用EMG设备来捕捉肌肉产生的电信号,并通过专业的分析软件进行信号放大、滤波及平滑处理等步骤。这些信息可用于评估肌肉激活程度及其时间序列变化情况;同时,步态参数的采集则需借助如三维运动捕捉系统或足底压力测量装置等工具。 在实际应用中,结合肌电与步态数据有助于医生和康复专家更全面地掌握患者的恢复状况,并据此制定个性化的治疗计划。例如通过分析肌肉力量的变化趋势及其对步行周期的影响来指导训练的强度及频率调整。 此外,在评估偏瘫患者下肢功能时还常用到Fugl-Meyer评分量表以及Barthel指数法等方法,前者用于衡量中风患者的运动能力,后者则侧重于日常生活活动的能力。结合这些评定结果与肌电和步态分析数据可以为患者提供更为全面的康复评估。 综上所述,肌电信号步态分析不仅包括了对肌肉信号的采集及处理过程,还包括了步行参数的数据获取与解读环节;它向医学专家们展示了一种新的途径来评价并改善偏瘫患者的行走能力和下肢健康状况,在康复治疗领域具有重要的应用前景。
  • 采集
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    肌电信号采集是指通过电极从人体肌肉获取电信号的过程,用于分析肌肉活动、评估神经功能或控制假肢等应用。 通过差分电路捕捉人体肌电变化,并利用单片机将其转换为数字信号输出。
  • sEMG.zip
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    本资料包包含一系列关于sEMG(表面肌电图)信号的数据与分析方法,适用于研究肌肉活动、生物力学及康复工程等领域。 这段文字描述了四通道的表面肌电信号数据集,共有5组数据,分别记录拇指、食指、中指、无名指和小指的不同运动状态。
  • 表面端点的研究
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    本研究致力于探究有效的算法和技术,以准确地识别和分析表面肌电信号中的起始与终止点,旨在提升肌肉活动监测的精度和效率。 此压缩包的主要内容是关于表面肌电端点检测的研究。该研究基于短时能量及方差作为双门限来获取信号的起止位置,与一些文献中的方法相似但有所改进,并纠正了一些小错误,可以作为学习表面肌电信号处理的基础参考材料;此外,其中还包含了三个表面肌电信号数据文档可以直接使用,并且包含了一个名为voicebox的数据包(程序中有说明如何安装),其中包括:main.m(主程序)、endpoint_detection.m(端点检测程序)以及2018083001-1.xlsx、2018083001-2.xlsx和2018083001-3.xlsx(三个表面肌电数据文件),还有voicebox.rar(工具包)。
  • EMG1_基于的手势识别_分析_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。
  • 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。