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原始的下肢肌电信号态数据，欢迎下载

通信专业英语

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亲测能用。主要计算心率，HRV，VC程序，内有滤波等函数

用于进行肌电信号的手部动作分类

用于提取脑电信号的DE（差分熵特征/微分熵特征）和PSD（功率谱密度特征）特征的matlab和python代码。

本程序包括读取心电信号，对肌电干扰、基频干扰、工频干扰等噪声进行滤波处理，然后进行峰值检测，检测出RST波。肌电信号的频率为20~5000HZ，其主要成分的频率与肌肉的类型有关，一般在30~300HZ，而心电信号的频率主要集中在5~20HZ，所以选择低通滤波器来滤除肌电干扰，选择低通滤波器来滤除肌电干扰。工频干扰是由城市电力系统所产生的电磁波以辐射的形式对人们的日常生活造成的干扰。设计一个带阻滤波器滤除60Hz的工频干扰。基线漂移是由于在心电信号采集过程中人体的微动或呼吸导致电极的接触不良, 引起电极与人体间的电阻变化进而使得心电信号波形发生形变。基线漂移属于超低频信号, 对基线漂移的滤除具有重要的意义。因此我们需要设计一个高通滤波器来消除基线偏移。Pan-Tompkins法检测R波峰值的具体步骤如下，流程图如图27所示。1）对滤波后的信号求一阶导数；2）对求导之后的信号进行平方运算；3）将信号通过滑动窗口进行积分；4）使用阈值法检测经过处理之后的R波峰值。使用双线性变换法设计的数字滤波器进行滤波。本采用的心电信号来源于MIT-BIH的数据库，从其中选取了一组适合预处理分析的信号。

自行整理的Deap脑电数据集，已上传百度网盘，欢迎有需要的朋友下载，如失效请联系。 这些文件包含Matlab中数据的下采样（至128Hz）、预处理和分段版本（数据预处理）_matlab.zip文件)和pickled python/numpy（数据预处理）_python.zip文件)格式。这个版本的数据非常适合那些希望快速测试分类或回归技术而不需要首先处理所有数据的人。每个zip文件包含32个.dat（python）或.mat（matlab）文件，每个参与者一个。