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sEMG肌电信号.zip

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简介：
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。

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  • sEMG肌电信号.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。
     
  • 基于肌电(sEMG)信号的深度学习数据集
    优质
    本数据集专注于肌电(sEMG)信号的研究，采用深度学习技术进行数据分析与模式识别，旨在为肌肉状态评估及假肢控制等领域提供高质量的数据支持。 使用delsys设备采集的表面肌电信号，包含16个手势动作。每个动作持续6秒后休息4秒，整个过程进行六次循环。类别标签通过最大面积法修正，效果良好。
     
  • 基于肌电(sEMG)信号的深度学习数据集
    优质
    本数据集专注于收集与分析表面肌电（sEMG）信号，并运用深度学习技术进行模式识别和特征提取，以促进运动科学及康复领域的研究进展。 delsys设备采集的表面肌电信号，涉及16个手势动作。每个动作持续时间为6秒，并在每次动作后休息4秒。整个实验过程进行六次循环。类别标签通过最大面积法进行了修正，效果良好。
     
  • 基于肌电(sEMG)信号的深度学习数据集
    优质
    本研究构建了一个用于深度学习的肌电（sEMG）信号数据集，旨在促进对肌肉活动的理解与分析，推动相关技术在康复医学、假肢控制等领域的应用。 使用delsys设备采集的表面肌电信号，共包含16个手势动作。每个动作持续时间为6秒，并在每次动作后休息4秒。整个实验进行六次循环。类别标签通过最大面积法修正，这种方法的效果较好。
     
  • 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.rar_MVC_matlab_肌电_肌电信号MVC_肌肉激活分析
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    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。
     
  • 肌电信号采集
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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。
     
  • Bio_IC.rar_EMG信号_刺激_检测_肌电_肌电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。