通过虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,取其平均绝对值(MAV)和均方根(RMS)作为特征参数,并应用线性判别分析(LDA)方法对采集的样本进行模式识别。与其它特征识别方式的实验对比表明,所提的识别方法能够成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,且动作识别精度更高。

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

基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法研究.pdf

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。

项目描述: 自行设计前端模拟电路采集人体手臂、腿上的表面肌电信号，并进行一定的信号滤波，包括低通、高通，放大后通过KL25Z128VLK4处理器（KL25Z128VLK4数据手册）的A/D实现模数转换，进而简单数字滤波、处理，绘制表面肌电图(sEMG)以及通过特征提取、模式识别等方法，判别人体一部分的简单动作。硬件设计部分，主要是四个模块:模拟信号模块，微处理器模块，TFT显示模块和电源模块。 硬件设计框图 作品实物图: 演示视频: 附件内容包含: 转接板硬件电路原理图、PCB、Multisim仿真； 该设计论文阐述； 软件源代码； KL25Z开发板相关的参考资料；

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