行业分类-物理装置-基于肌电信号和手指关节形变信号的手语识别系统及方法.zip

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。

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肌电信号积分肌电值+均方根值+中值频率+平均功率频率肌电信号积分肌电值+均方根值+中值频率+平均功率频率

matlab肌电信号处理代码基于Delsys的sEMG信号处理和肌肉性能评估 表面肌电信号（sEMG）是骨骼肌产生的电活动，用于预测肌肉状况，而肌肉收缩和肌肉疲劳可以由sEMG信号决定。 在这个项目中，我使用了sEMG信号的高性能设备，它可以检测sEMG信号，收集sEMG信号来评估肌肉性能，例如运动过程中的肌肉力量和肌肉疲劳。 实时sEMG数据收集 Delsys提供了示例代码以将数据传输到Matlab。 我主要通过自动删除没有数据流的通道而不是同时打开16个通道来解决传输速度慢的问题，并修改了显示模式以方便以后的研究。 信号处理 原始sEMG信号微弱，不稳定且随机。 根据以前的研究，我采用了10-500Hz带通滤波器和50Hz陷波滤波器。 此外，我分析了原始信号的频谱，发现了100Hz噪声干扰，并采用了递归最小二乘自适应滤波器消除了100Hz噪声，这比Matlab工具箱设计的滤波器表现出更好的性能。 特征提取 这只是基于sEMG信号数据的均方根和平均功率频率的变化来估计肌肉力量并检测肌肉疲劳的启发式计划。

界面编程，上位机，实时解析底层发来的数据并绘图，采用多线程技术(方式1和方式2)，子线程接受数据，处理子线程处理数据，UI界面绘图。最后实现8通道肌电仪数据解析并实时绘制肌电仪的数据

matlab肌电信号处理代码DB1-Ninapro-sEMG-分类- 根据Atzori等人的说法。 [Atzori，Manfredo等。 “用于非侵入性自然控制机器人手假体的心电图数据。” 科学数据1（2014）：140053]，第一个数据库包含从27位完整受试者（20位男性，7位女性； 25位右手，2位左手；年龄28±3.4岁）获得的数据。 第一个是官方的Ninapro存储库（数据引用1），该存储库还提供了上载每个数据库的分类结果以及有关分类过程的详细信息的机会。 第一个数据库由EMG 52类数据组成，该数据根据动作分为三种类型的练习。 它包括（1）手指的12个基本运动（2）腕部和手部构造的17个基本运动（3）23种抓握和功能性运动，共有（C = 52）个类别。 使用10个Otto Bock sEMG电极（给出10个通道矢量）记录的数据，重复运动次数为（R = 10）。 EMG通道1至8包含来自在前臂周围等距分布的电极的信号； 通道9和10包括来自位于肱浅肌屈肌和伸肌浅肌的电极的信号。 在将数据公开存储库之前，已执行了几个信号处理步骤（数据引用1和2）。 这些步骤包括同步，重新标记和

matlab肌电信号处理代码介绍 本文档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。 我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，以测试每个用户的数据。 描述 “手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码。 每个脚本均包含其功能的说明以及版权信息。 如果您要将数据集和代码用于商业目的，请联系论文的通讯作者Marco E.Benalcázar。 描述 Matlab 2019a或更高版本 深度学习工具箱 信号处理工具箱 Matlab的说明： 转到我们的GitHub存储库，下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集。 打开Matlab并选择示例文件夹。 通过运行文件夹/ DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数。 您只需在将运行代码的计算机中执行一次此步骤。 在从以下链接运行代码之前，请下载数据集： 复制并替换与下载的存储库文件夹中的数据集对应的文件夹。 运行脚本main.m运行此脚本后，您将需要等待几分钟以获得结果。 在变量userFolder中，您可以更改测试或培训以选择用户组。 在我们的案例中

matlab肌电信号处理代码肌电信号处理 使用Myoware肌肉传感器获取EMG数据。 ./data_collection.m包含用于使用MATLAB实时绘制来自Myoware传感器的EMG数据的代码

肌电信号积分肌电值+均方根值+中值频率+平均功率频率.rar