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

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