用去提取肌电仪测出的一些肌电信号特征的提取，如rms之类

基于MATLAB的心电信号预处理，可以消除肌电信号和工频的干扰，抑制基线漂移

一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP (R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。

针对心电信号中存在肌电干扰、工频干扰以及基线漂移，本代码可以有效地进行去噪。

ecgDiagnosis,python程序，用于分析并给予规则处理mit-bih心电信号,需要把mit-bih数据库文件提取为cs文件格式

《基于现代信号处理技术的心音与心电信号分析方法》这本书的电子版

心电信号R峰检测代码，用于检测R峰MATLAB代码，可供大家学习。

【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。

表面肌电信号采集数据，共6组，每组约3W条数据。数据来自真实采集。

基于ADS1299的可穿戴式脑电信号采集系统前端设计，参考价值高，可行性大