matlab肌电信号处理代码Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset 该代码在《生物医学信号处理和控制》 （ Biomedical Signal Processing and Control）接受的论文中进行了描述。 您可以从看到该数据集使用非常简单的在线处理来控制3D图形。 此外，重新连接的效果为。 <说明> 在set_config.m中更改目录并下载getxxfeat.m之后，可以使用此代码。 该项目有四个文件夹： 手势动作每个前臂基本动作有8部短片 数据 来自5个主题的30天EMG数据 csv文件（每个数据具有1.5-s信息） D表示天 M表示运动标签（例如，M1表示静止状态，M2表示手腕弯曲） T表示试验次数 代码该文件夹具有一个名为main_script的主m.file，该文件使用： set_config 预处理 extract_feature 您可以从以下文件中获取以下m.files： getrmsfeat getmavfeat getzcfeat getsscfeat 喝彩 ar 盘中 plot_figure6_and_figure7

老人肌电采集和跌倒动作识别概述: 设计表面肌电信号电路采集人体腿上的表面肌电信号，再配合压力传感器采集足底压力信号，STM32处理器实现信号转换和信号处理，绘制表面肌电图(sEMG)和压力信号图，通过特征提取、模式识别等方法，判别人体的简单动作并做跌倒动作识别，将跌倒检测结果通过蓝牙发送至手机端，手机客户端报警提示。 足底压力模块: 足底压力TFT显示: 手机客户端报警:

该项目的目的是开发和推广一种方法，用于以用户直接控制运动的方式来恢复由于上运动神经元病变（脊髓损伤，中风）而丧失的运动功能。 当肌肉收缩时，即使在肌肉几乎完全瘫痪（麻痹）的情况下，也会在肌肉上方的皮肤上引起微弱的电信号。 同时，可以电刺激肌肉收缩。 结合这两个原理，肌肉可以直接增强自身力量以获得更大的收缩力。 该项目Wiki位于：https://github.com/ThorsenRune/MeCFES

肌电信号处理、相关的带通滤波、特征提取以及预处理降噪

肌电信号数据库，可用于肌电信号分析等相关实验的程序测试

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

行业分类-电器装置-用于手部功能障碍患者自主康复训练的肌电假手.zip

完整英文版 IEC 60601-2-40：2016 Medical electrical equipment - Part 2-40：Particular requirements for the basic safety and essential performance of electromyographs and evoked response equipment（医用电气设备 - 第 2-40 部分：肌电图仪和诱发反应设备的基本安全和基本性能的特殊要求）。IEC 60601-2-40:2016 适用于肌电图仪和诱发反应设备（以下简称 ME 设备）的基本安全和基本性能。用于经皮神经电刺激器和肌肉电刺激器的 ME 设备不包括在内（IEC 60601-2-10 涵盖）。本第二版取消并替代了 1998 年出版的 IEC 60601-2-40 的第一版。该版构成了技术修订。

行业-电子政务-基于脑肌电和虚拟场景的脑卒中患者康复训练系统及方法.zip

delsys设备采集的表面肌电信号，16个手势动作，每个动作维持6s，休息4s，进行6次循环。类别标签通过最大面积法修正，效果较好。