matlab肌电信号处理代码Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset
该代码在《生物医学信号处理和控制》
（
Biomedical
Signal
Processing
and
Control）接受的论文中进行了描述。
您可以从看到该数据集使用非常简单的在线处理来控制3D图形。
此外，重新连接的效果为。
<说明>
在set_config.m中更改目录并下载getxxfeat.m之后，可以使用此代码。
该项目有四个文件夹：
手势动作每个前臂基本动作有8部短片
数据
来自5个主题的30天EMG数据
csv文件（每个数据具有1.5-s信息）
D表示天
M表示运动标签（例如，M1表示静止状态，M2表示手腕弯曲）
T表示试验次数
代码该文件夹具有一个名为main_script的主m.file，该文件使用：
set_config
预处理
extract_feature
您可以从以下文件中获取以下m.files：
getrmsfeat
getmavfeat
getzcfeat
getsscfeat
喝彩
ar
盘中
plot_figure6_and_figure7
2021-11-20 13:52:58
145.67MB
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9对语音信号进行采样、滤波、加噪等处理，大作业优秀作品
2021-09-28 18:10:19
1.65MB
matlab肌电信号处理代码我们为基于肌电图（EMG）的手势识别提供了超维（HD）计算的Matlab实现。
我们将其有效性（识别精度，学习速度，鲁棒性等）与多类支持向量机（SVM）作为EMG分类的最新方法进行了比较。
该程序被许可为GNU
GPLv3。
这些文件的组织如下。
“
ICRC.m”：用于EMG信号的高清编码/解码的所有功能
“
generatePaperFigures.m”：生成纸张中使用的图形（5、7、8、9、10）
“
dataset.mat”：5个主题的EMG完整数据集
“
svmtrain.mexa64”：LIBSVM
v3.21中的SVM训练功能（可在中找到支持向量机的库）
“
svmpredict.mexa64”：SVM也可以从LIBSVM
v3.21预测功能
“
errorbar_groups.m”：带有错误条的分组条形图，可在Matlab
fileexchange
/
29702中获得。
“
binaryCode.m”：我们还提供了另一个版本的EMG编码器，该编码器使用了二进制种子超向量，而不是本文中使用的双极性代码。
可以使用此MATLAB文件代替“
IC
2021-08-13 18:18:52
18.78MB
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matlab肌电信号处理代码快速傅里叶变换的生物医学信号处理
使用快速傅里叶变换（FFT），图形视图和数据分段的EEG和EMG信号处理的MATLAB代码
2021-08-10 17:40:21
22.67MB
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matlab握力信号处理代码
Computer_Vision
Computer
Vision
Year
Title
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2021-06-20 13:10:54
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matlab肌电信号处理代码基于Delsys的sEMG信号处理和肌肉性能评估
表面肌电信号（sEMG）是骨骼肌产生的电活动，用于预测肌肉状况，而肌肉收缩和肌肉疲劳可以由sEMG信号决定。
在这个项目中，我使用了sEMG信号的高性能设备，它可以检测sEMG信号，收集sEMG信号来评估肌肉性能，例如运动过程中的肌肉力量和肌肉疲劳。
实时sEMG数据收集
Delsys提供了示例代码以将数据传输到Matlab。
我主要通过自动删除没有数据流的通道而不是同时打开16个通道来解决传输速度慢的问题，并修改了显示模式以方便以后的研究。
信号处理
原始sEMG信号微弱，不稳定且随机。
根据以前的研究，我采用了10-500Hz带通滤波器和50Hz陷波滤波器。
此外，我分析了原始信号的频谱，发现了100Hz噪声干扰，并采用了递归最小二乘自适应滤波器消除了100Hz噪声，这比Matlab工具箱设计的滤波器表现出更好的性能。
特征提取
这只是基于sEMG信号数据的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的启发式计划。
2021-06-16 20:25:44
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matlab肌电信号处理代码DB1-Ninapro-sEMG-分类-
根据Atzori等人的说法。
[Atzori，Manfredo等。
“用于非侵入性自然控制机器人手假体的心电图数据。”
科学数据1（2014）：140053]，第一个数据库包含从27位完整受试者（20位男性，7位女性；
25位右手，2位左手；年龄28±3.4岁）获得的数据。
第一个是官方的Ninapro存储库（数据引用1），该存储库还提供了上载每个数据库的分类结果以及有关分类过程的详细信息的机会。
第一个数据库由EMG
52类数据组成，该数据根据动作分为三种类型的练习。
它包括（1）手指的12个基本运动（2）腕部和手部构造的17个基本运动（3）23种抓握和功能性运动，共有（C
=
52）个类别。
使用10个Otto
Bock
sEMG电极（给出10个通道矢量）记录的数据，重复运动次数为（R
=
10）。
EMG通道1至8包含来自在前臂周围等距分布的电极的信号；
通道9和10包括来自位于肱浅肌屈肌和伸肌浅肌的电极的信号。
在将数据公开存储库之前，已执行了几个信号处理步骤（数据引用1和2）。
这些步骤包括同步，重新标记和
2021-06-10 16:59:15
130KB
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matlab肌电信号处理代码介绍
本文档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。
我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，以测试每个用户的数据。
描述
“手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码。
每个脚本均包含其功能的说明以及版权信息。
如果您要将数据集和代码用于商业目的，请联系论文的通讯作者Marco
E.Benalcázar。
描述
Matlab
2019a或更高版本
深度学习工具箱
信号处理工具箱
Matlab的说明：
转到我们的GitHub存储库，下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集。
打开Matlab并选择示例文件夹。
通过运行文件夹/
DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数。
您只需在将运行代码的计算机中执行一次此步骤。
在从以下链接运行代码之前，请下载数据集：
复制并替换与下载的存储库文件夹中的数据集对应的文件夹。
运行脚本main.m运行此脚本后，您将需要等待几分钟以获得结果。
在变量userFolder中，您可以更改测试或培训以选择用户组。
在我们的案例中
2021-06-08 09:25:56
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