本文提出了一种使用OPENBCI收集两个手势数据并解码信号以区分手势的实验。 用受试者前臂上的三个电极提取信号，并在一个通道中传输。 利用巴特沃斯带通滤波器后，我们选择了一种新颖的方法来检测手势动作段。 代替使用基于能量计算的移动平均算法，我们开发了一种基于Hilbert变换的算法来找到动态阈值并识别动作段。 从每个活动部分提取了四个特征，生成了用于分类的特征向量。 在分类过程中，我们基于相对较少的样本对K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）进行了比较。 最常见的实验是基于大量数据来追求高度拟合的模型。 但是在某些情况下，我们无法获得足够的训练数据，因此必须探索在小样本数据下进行最佳分类的最佳方法。 尽管KNN以其简单性和实用性而闻名，但它是一种相对耗时的方法。 另一方面，由于支持向量机应用了不同的风险最小化原则，因此在时间要求和识别准确性方面具有更好的性能。 实验结果表明，SVM算法的平均识别率比KNN高1.25％，而SVM比KNN短2.031 s。

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使用五通道肌电信号数据，对数据进行分类，内附实验数据，可以直接运行，程序简洁明了

本文档介绍了与肌电图 (EMG) 相关的一个小实践，即测量拉伸肌肉产生的电活动，在该实践中考虑了三个基本块，第一个包括信号的采集和放大，第二个由带通滤波器和第三个滤波器组成，可以抑制带，也就是说，将应用基本的电子概念来实现简单的肌电图。

大数据-算法-随机森林算法应用于肌电信号的情感识别.pdf

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肌电放大电路的设计与仿真。 肌电放大电路及其单元电路的电路特性参数测量技术。 实验方式 采用mutisim软件进行电路设计与仿真。

AAR插件是MATLAB脚本的集合，实现了几种先进的方法（无论如何在2008年……），用于自动校正EEG中的眼部和肌肉伪影。在相当过时的教程文档中简要介绍了该工具箱的功能，您可以使用.pdf或html格式获取该文档。 该工具箱是作为EEGLAB插件实现的，但是如果您不需要或不想使用EEGLAB的GUI，也可以在没有EEGLAB的情况下使用。当前版本实现了几种全自动的方法来校正眼（EOG）伪影，以及一种自动的方法来校正肌肉（EMG）伪影。

MYO肌电臂环windows unity3d源代码（保证正确），可进行二次开发