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肌肉激活数据分析的Matlab代码及数据.rar

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简介：
本资源包含用于分析肌肉激活数据的MATLAB代码和相关数据集。适用于生物力学研究、运动科学等领域，帮助用户深入理解并处理肌电图（EMG）信号。 利用Matlab求解肌肉激活度的方法介绍。内容包含源代码、sEMG数据以及最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，在运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。

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  • 肌肉激活数据分析的Matlab代码及数据.rar
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    本资源包含用于分析肌肉激活数据的MATLAB代码和相关数据集。适用于生物力学研究、运动科学等领域，帮助用户深入理解并处理肌电图（EMG）信号。 利用Matlab求解肌肉激活度的方法介绍。内容包含源代码、sEMG数据以及最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，在运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。
     
  • 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。
     
  • 基于肌肉协同效应的Matlab仿真（含源码、文档及数据）.rar
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    本资源提供基于肌肉协同效应的Matlab仿真文件，包含完整源码、详细文档和实验数据，适用于生物力学与机器人学研究。 资源内容包括基于肌肉协同作用的Matlab仿真（完整源码+说明文档+数据）。代码特点为参数化编程、方便更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象：工科生、数学专业学生及算法方向的学习者。 作者是一位资深的大厂算法工程师，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行算法仿真的经验。擅长领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机模型应用、图像处理技术以及多种领域的智能控制与路径规划等。欢迎有兴趣的人员交流学习。
     
  • Matlab分时代码-MuscleParamOptimizer：针对肌肉骨骼模型中的肌肉肌腱参数进行优化的脚本与模型
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    MuscleParamOptimizer是一款基于Matlab开发的分时代码工具，专门用于优化肌肉骨骼模型中肌肉和肌腱的参数。通过精确调整这些关键组件的属性，该工具能够提高生物力学研究和运动模拟的准确性和效率。 根据Zajac（1989）的研究，本存储库包含一个MATLAB包，该包实现了一种算法，用于优化由三维力-长度-速度曲线定义的Hill型肌肉模型参数。此算法具有通用性，但具体实现是为生物力学分析软件中的肌肉骨骼模型设计的。此外，该存储库可用作以下文献的辅助材料： @article{modenese2016estimation, title={Estimation of musculotendon parameters for scaled and subject specific musculoskeletal models using an optimization technique}, author={Modenese, Luca and Ceseracciu, Elena and Reggiani, Monica and Lloyd, David G}, journal={Journal of biomechanics}, volume={49}, number={2}, pages={141}
     
  • 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。
     
  • 基于Delsys的sEMG信号处理与肌肉分析-Matlab代码
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    本项目采用Delsys系统采集表面肌电（sEMG）信号，并利用Matlab编写相关代码进行数据分析和肌肉活动研究，旨在深入理解人体运动科学。 在本项目中，我使用了Delsys提供的高性能表面肌电信号（sEMG）设备来评估肌肉性能，例如运动过程中的肌肉力量与疲劳程度。通过该设备可以检测并收集sEMG信号，并将其传输至Matlab进行进一步分析。 为提高数据传输速度和便于后续研究，我对原始代码进行了修改：自动关闭无数据流的通道以避免同时开启16个通道导致的速度减慢问题；调整了数据显示模式以便于以后的研究工作。在对采集到的数据进行预处理时，我应用了一个带通滤波器（频率范围为10-500Hz）和一个陷波滤波器（用于消除50Hz的干扰信号）。通过对原始信号频谱分析发现存在100Hz噪声干扰，并使用递归最小二乘自适应滤波技术成功地去除了这一噪音，该方法相比Matlab工具箱中提供的其他滤波方案表现出了更好的性能。 后续特征提取阶段主要依赖于均方根和平均功率频率的变化来估计肌肉力量并检测肌肉疲劳情况。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 肌肉电刺激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。