行业分类-电信-一种基于表面肌电和肌音信号融合的人机接口系统.rar

行业分类-电信-一种基于表面肌电图信号检测的智能护腰带.rar

行业分类-电信-一种表面肌电信号的特征提取及动作模式识别方法.rar

数据融合matlab代码基于多视图深度学习的基于表面肌电图的手势识别 此回购包含我们关于sEMG的最新论文的代码：魏文涛，戴庆峰，黄永康，余杜，坎坎哈利，耿卫东。” 要求 CUDA兼容GPU Ubuntu> = 14.04或任何其他可以运行DockerLinux / Unix 用法 拉泊坞窗图片 我们已将docker映像上传到。 您可以使用命令行来提取docker映像，如下所示： docker pull zjucapg/semg:latest 使用下面的命令行进入Docker容器 nvidia-docker run -ti -v your_prodjectdir:/code your_featuredir:/feature your_imudir:/imu zjucapg/semg /bin/bash 数据集 本文使用的原始数据集包括11个类别，包括（ DB1-DB7 ）和（ 10mov4chUntargetedForearm，6mov8chUFS，10mov4chUF_AFEs，8mov16chLowerLimb ）。 在这项工作中，sEMG的手工功能被用作多视图深度学习的不同视图。

表面肌电信号包含了大量表征肌肉生物特征的信息，它是一种微弱的生物电信号且极易受多种噪声干扰。可利用银电极的特性设计一种检测表面肌电信号的电极，电极贴于人体皮肤表面对检测到的信号进行放大、滤波，基于STM32对检测到的信号进行数模转换并通过蓝牙4.0发送至其他控制设备，实现表面肌电信号的无创采集和无线传输。实验表明，该采集方式可检测到明显的表面肌电信号变化，并成功实现蓝牙之间数据的发送和接收。

基于表面肌电信号的手腕动作模式识别

提取的特征值包括：时域——RMS，MAV，ZC，VAR频域——平均功率频率MPF，中值频率MF

表面肌电信号处理的matlab程序.rar

内容描述：系统设计=基于表面肌电信号的不同手势识别系统设计[已测试] 1.直接打开EMG_EXE -> GesturesEMG运行即可，效果见图所示 2.EMG_data 为数据文件 3.EMG_EXE 为应用程序输出文件 4.SEMG_GUI 为系统演示文件 5.说明：系统是基于Matlab 2016b平台开发的 6.仅限用于学习交流。严禁商用！！！

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