肌读数据集 腕部冬眠，弯曲，伸展，径向偏移，尺骨偏移，内旋，旋后和拳头手势的Myo臂章肌电图读数数据集。 项目结构 读数位于_readings文件夹中，每个记录会话包含一个文件夹。 每个会话文件夹包含多个文件，每个手腕手势一个。 这些文件名为 .txt（例如，扩展名为2.txt，请参见下面的手势标签）。 每个录制会话文件夹应至少包含八个文件（用于手势0-7）。 文件本身由多行组成： ... 11,32,-3,-43,4,5,42,7,0 13,24,-5,12,43,42,12,1,0 123,121,-100,-88,-32,32,123,13,2 ... 每行代表来自Myo臂章上的八个EMG通道的样本（[-128，127]，有符号字节），以及给定时刻的手腕手势（类）标签，以逗号分隔。 该行的末尾没有逗号，并且文件中的任何地方都不应有空格。 根据Myo规范，采样频率约为2

Myo_gestureArmBand_experiments 通过实施scikit-learn机器学习模型，使用Myo Armband进行自定义手势识别。 该项目正在使用Niklas Rosenstein在提供的Myo SDK的Python绑定。 给他的仓库一个星星。 一旦按照Niklas的指示安装了绑定，请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一（在./examples/目录中）。 如果Niklas的示例不起作用，则说明绑定本身做错了什么。 您必须首先弄清楚。 如果成功，那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。 如果Niklas的示例正常工作，而我