为了有效提取表面肌电信号SEMG(Surface Electromyographic)的特征，更好的识别人体上肢运动模式，提出了一种小波包核主元分析(WPKPCA)和支持向量机(SVM)相结合的新方法。通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号，应用小波包核主元分析法对表面肌电信号进行特征提取，采用支持向量机对表面肌电信号特征数据进行分类识别。实验结果表明，采用此方法能够从表面肌电信号中识别出握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作，更能有效提取表面肌电信号信息，动作识别率高达98%。

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。

基于表面肌电信号的动作识别（深度学习） 1、sEMG的基础知识 1-1 sEMG的产生 表面肌电信号是由多个运动单元发放的动作电位序列，在皮肤表面呈现的时间上和空间上综合叠加的结果。 图1 肌电信号生成 sEMG的特点： 幅值一般和肌肉运动力度成正比，能精确的反映肌肉自主收缩力 超前于人体运动30-150ms产生 1-2 基于sEMG的动作识别一般处理流程 图2 基于机器学习的肌电识别处理流程 （1）离线采集sEMG 定义动作数量、动作类型 选择采集设备：Delsys(2000Hz)、Myo(200Hz)、OttoBock(100Hz)、高密度阵列式等 肌肉位置的选择、电极数量的选择：根据肌肉解剖位置调整电极 引导方式：图片、语音 采集流程：休息+动作循环采集 休息时间、动作时间，动作维持的力的大小，动作的姿势尽量保持一致 （2）数据预处理 10-350Hz带通滤波器，50Hz陷波器

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。

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

基于sEMG和GRNN的手部输出力估计.pdf,针对智能肌电假手力控制的需要，提出一种基于表面肌电信号(sEMG)和广义回归神经网络(GRNN)的手部输出力估计方法。首先在介绍实验平台的基础上详细描述了肌电信号的采集和特征提取方法以及广义回归神经网络的构建；然后，通过在手臂8个不同部位粘贴肌电传感器来检测手部动作过程中的肌电信号；同时为了全面测量人手在三维空间中的输出力，采用三维力传感器对手部的输出力进行测量；在同步获得手臂上的多通道肌电信号(X)和手部三维力推拉信号(F)后，对采集得到肌电信号进行了特征提取得到特征矩阵XF；将XF和F用于构建GRNN网络，并用均方差和残差绝对值均值对手部输出力的估计结果进行评估。为验证该方法的有效性，进行了实验验证，结果表明，该方法能够很好地利用sEMG对手部的输出力进行估计。

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

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！！！

【博客地址：https://blog.csdn.net/u011389706/article/details/97614699】利用Matlab求解肌肉激活度。包含源代码，sEMG数据，最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。

四通道的表面肌电信号，共5组数据，分别为拇指，食指，中指，无名指，小指的运动状态