基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术是人机自然交互领域的重要研究方向。手势识别技术的实现关键在于如何提取sEMG信号的有效特征。提出了一种提取sEMG信号稀疏特征用于多类手势识别的有效方法。该方法以稀疏表示作为特征提取工具，以支持向量机(SVM)作为分类器对多个手势进行识别。首先，采用双阈值法检测分割出手势动作的活动段；其次随机抽取部分运动段样本初始化稀疏表示词典，利用KSVD方法对过完备字典和稀疏系数进行无监督更新;最后，利用SVM对稀疏系数特征向量进行分类以实现对不同手势的识别。通过在公开数据库和自有数据库上进行实验测试，结果表明结合稀疏特征和SVM分类方法可实现16种手势平均识别准确率达到98.4%。

【肌电信号】脉搏信号分析(去噪+特征提取)matlab 源码含GUI.md

表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS ， MF、MPF

基于粒子群优化-支持向量机方法的下肢肌电信号步态识别

巴特沃斯带通滤波器的matlab代码肌电图 注意：这是我多年未曾使用过的学校项目中的旧代码，太幼稚了。 使用面向对象的方法会更好。 信号处理位是声音，因此请使用它们作为灵感，但我不建议在此使用任何其他功能。 最好制作自己的处理脚本以使您能够理解和维护自己。 我不会对此代码进行任何更改，但是您可以提出有关信号处理方面的问题。 用于处理肌电图（EMG）信号的MATLAB函数和脚本。 最初是为了从CleveMed BioRadio中获取数据而编写的，用于比较哑铃按压和完美俯卧撑期间的三头肌和三角肌，因此某些事情（例如process脚本）是特定于此的，但是大多数事情对于任何EMG应用程序都适用。 内容 数据结构 肌电图结构 这些脚本利用结构在函数之间存储和传递EMG数据。 一个EMG结构具有以下元素： 元素 意义 signal EMG样本清单 time 与样本相对应的时间值列表，从0开始 l 信号的长度（样本数） starts “开始”事件标记的索引列表 stops “停止”事件标记的索引列表 n “开始”和“停止”事件标记的对数 fs 采样频率，单位：Hz 4维数组 process脚本将数据

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 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

基于肌电信号采集后，对数据进行数据拟合，通过matlab进行m文件的编写，进行最小二乘法数据拟合。

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一篇非常很好的论文_表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究，值得学习，值得下载学习，对心电图采集有很好的借鉴意义。

三条主题“是什么、为什么、怎么办”1.讲解生命信号的在人身体中的重要性，脑电波肌电信号产生的原理，以及这些信号的主要特征“低频性和微弱性等”。2.从社会需求和国内外现状两个方向分析，我们为什么要研究脑电信号和肌电信号。3.讲解采集信号的方法还有专业知识，主要有运算放大电路和滤波电路，运放电路的基本构造和基本知识。如同向和反向输入放大电路和负反馈放大电路等。最后还有关于采集信号时的一些注意事项。