MATLAB肌电手势识别代码-DTW_ANN_EPN_Matlab: 适用于EMG信号处理的示例模型

简介：
这段代码库提供了基于DTW、ANN和EPN技术的手势识别算法，专门用于处理和分析肌电信号数据，为研究者和工程师提供了一个强大的MATLAB平台上的开发工具。 本段落档简要介绍了运行Matlab代码以处理我们推荐的EMG数据库所需的步骤。基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，并用于测试每个用户的数据。“手势模型示例MATLAB”文件夹包含了管理EMG数据库所需的所有Matlab代码，每个脚本都包含其功能说明及版权信息。 需要使用的是Matlab 2019a或更高版本以及深度学习工具箱和信号处理工具箱。首先前往GitHub存储库下载或克隆样本数据集以在Matlab中进行管理。打开Matlab并选择示例文件夹，然后运行该文件夹下DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数；只需在将要执行代码的计算机上完成一次此步骤。 下载完数据集后，在变量userFolder中可以更改测试或训练以选择用户组。运行main.m脚本，几分钟之后即可获得结果。