本文设计了一种无线多通道表面肌电信号(surface electromyography，SEMG)采集系统，该系统包括多通道的无线传感器和信号接收部分。传感器可独立的穿戴于人体表面，以线形差分电极获取表面肌电信号，对其进行放大、滤波、A/D变换，并用无线的方式按本文设计的通信协议发送给接收部分。接收部分对各传感器的数据进行整合，并通过USB接口传输给电脑进行存储、显示和处理。每个传感器体积为35mm×20mm×11mm，重量仅13g(含电池)，一次充电可工作9个小时，无线通信距离达7.5m，采集到的信号噪声低于-70dB(肌电信号1mV代表0dB)。该设计大大提高了电极安放的便利性，采集设备的便携性与人体的安全性，且避免了工频干扰，能够满足基于表面肌电信号的手势或姿势识别等研究的要求。

肌电rmsmatlab EMG_envelope 用于自动估计表面肌电信号的RMS包络的算法。 描述 该软件包包含用于实现以下算法的MATLAB代码： S.Ranaldi，C。De Marchis和S.Conforto“一种自动，自适应，基于信息的sEMG包络提取方法” 该程序包包含一些mex函数，以使用C函数来加快算法的速度。 功能清单 MATLAB代码： adaptiveEnvelope.m-主要功能 conditionEMG.m-条件块（白化和归一化） 衍生物Estimation.m-包络估计的逐点一阶和二阶导数 EnvelopeEstimation.m-点对点包络计算 entropyEst.m-用于收敛的逐点熵估计 fm-归一化因子 filterLength.m-自适应滤波器窗口长度的更新 staticEstimationD.m-导数估计的初始化（将来可能会删除） staticEstimationW.m-包络估计的初始化（将来可能会删除） whiteTest.m-测试信号的白度（借用函数，注释中的来源） whitenSignal.m-MATLAB中的美白过滤器 C代码： pos

本文设计了一种无线多通道表面肌电信号(surface electromyography，SEMG)采集系统，该系统包括多通道的无线传感器和信号接收部分

针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳性及小波包变换系数维数过高的问题,提出一种小波包主元分析和线性判别分析相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。以表面肌电信号用于智能轮椅为例,对采集到的两路SEMG信号进行小波包主元分析,提取SEMG信号的运动特征矩阵,并将运动特征矩阵输入到线性判别分类器进行分类,实现了前臂动作识别。试验表明:该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维,并且对前臂的四种动作模式(握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻)的平均正确识别率达98%,与传统的小波包变换相比有较高的识别率。

基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术是人机自然交互领域的重要研究方向。手势识别技术的实现关键在于如何提取sEMG信号的有效特征。提出了一种提取sEMG信号稀疏特征用于多类手势识别的有效方法。该方法以稀疏表示作为特征提取工具，以支持向量机(SVM)作为分类器对多个手势进行识别。首先，采用双阈值法检测分割出手势动作的活动段；其次随机抽取部分运动段样本初始化稀疏表示词典，利用KSVD方法对过完备字典和稀疏系数进行无监督更新;最后，利用SVM对稀疏系数特征向量进行分类以实现对不同手势的识别。通过在公开数据库和自有数据库上进行实验测试，结果表明结合稀疏特征和SVM分类方法可实现16种手势平均识别准确率达到98.4%。

为了可靠获取人体运动意图,对假肢、外骨骼机器人进行有效控制，评价助力效果，设计了一种基于STM32处理器的无线肌电采集装置。介绍了装置的前端调理硬件电路、无线传输和上位机数据处理的设计方案，给出了工频滤波算法及表面肌电信号的简单特征提取方法。这种表面肌电采集装置具有通道数目多、实时性强、数据传输距离远、精度高、操作简便等优点。如果将采集装置构成表面肌电采集阵列，可用于复杂手势的识别。

表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS ， MF、MPF

表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS ， MF、MPF

一篇非常很好的论文_表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究，值得学习，值得下载学习，对心电图采集有很好的借鉴意义。

三条主题“是什么、为什么、怎么办”1.讲解生命信号的在人身体中的重要性，脑电波肌电信号产生的原理，以及这些信号的主要特征“低频性和微弱性等”。2.从社会需求和国内外现状两个方向分析，我们为什么要研究脑电信号和肌电信号。3.讲解采集信号的方法还有专业知识，主要有运算放大电路和滤波电路，运放电路的基本构造和基本知识。如同向和反向输入放大电路和负反馈放大电路等。最后还有关于采集信号时的一些注意事项。