研究的目的是利用人体上肢肌肉的肌电信号来控制机械臂的运动。人体手臂在水：平面上做屈伸运动，采集肱二头肌和肱三头肌的肌电信号和肘关节角度信号，对肌电信号进行处理和特征提取。提取的特征值作为一个四层的神经网络模型的输入信号。运用改进后的误差反传学习算法最优化网络各层权值卜并使用该神经网络模型来预测人体的肘关节角，使用该预测角来控制机械臂，机械臂的运动与人的肘关节角进行北较，试验结果表明肘关节运动角度与机械臂的运动角度方均根误差小于1°。

小波变换原理： 小波变换的含义是把某一被称为基本小波（mother wavelet）的函数作位移τ再 在不同尺度α下，与待分析信号X(t)左内积，即 式中，α>0，称为尺度因子，其作用是对基本小波Φ（t）函数作伸缩，τ反映 位移，其值可正可负，α和τ都是连续变量，故又称为连续小波变换（continue wavelet transform， 简称CWT）。在不同尺度下小波的持续时间随值的加大而增 宽，幅度则与反比减少，但波的形式保持不变。 傅里叶分析是将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加，同样小波分析 是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波函数 经过平移和尺度伸缩得来的。 二、小波变换

心电信号的压缩matlab代码

本软件可以控制Keithley6517和NI的daq卡实现高速的电信号采集，支持RS232和GPIB两种通信模式，适用于纳米发电研究，柔性电子器件测试等。

用matlab生成谐波代码脑电信号处理 Matlab中的EEG信号预处理和分类。 开发该代码是为了分析EEG信号在抓握和提起任务中区分丝绸，麂皮和砂纸的表面纹理的能力。 此代码中使用的数据是Luciw et.al.（）生成的数据。 作者提供了一个函数WEEG_GetEventsInHS（），并在此代码中使用了该函数。 此项目使用主题7和11的表面系列试验。 这段代码： 预处理脑电数据 通过主成分分析执行降维（此部分在代码中被注释掉，以从后续技术中生成结果） 生成频谱图 使用在此处找到的函数permutest执行非参数置换测试。 实现SVM分类器并计算准确性，误报率等。 其他信息：乳突通道是通道17和22。由于感兴趣的信号在运动皮层中，因此从乳突通道引用EEG数据。 保留权利的课程中提供了用于多个小波时频分析的函数mttfr（）。 这是文件中提供的一些信息，可能有助于重现该信息： 用法： [功率，平均，ITC，时间] = mttfr（x，fs，freqs，n_cycles，time_bandwidth） 例子： [功率，平均，ITC，时间] = mtffr（x，4000，30：5：100

适用于心电信号放大电路的仪表放大器电路设计

常用的EEG脑电数据处理，读写，头皮地形图的绘制及ANOVA-ptest方差统计检验代码 好用，易懂，已注释

利用matlab 可以画各种心电曲线 在源代码下载的，感觉挺好，挺有用的，希望对大家有帮助

小波分析在心电信号去噪中的应用(内附Matlab去噪源代码).ppt

【心电信号】基于多种滤波去除心电信号基线漂移含Matlab源码