sEMG特征提取

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sEMG特征提取

: 表面肌电sEMG特征提取的Matlab程序提取的特征值包括：时域——RMS，MAV，ZC，VAR频域——平均功率频率MPF，中值频率MF
评级：5 浏览量：3025 收藏量：30 资源大小：4KB 上传时间：2019-04-30

: sEMG 信号预处理：去噪，分割，特征提取_sEMG去噪_ 本篇将深入探讨sEMG信号的预处理步骤，包括去噪、分割与特征提取。 ### 一、去噪去噪是sEMG信号预处理的第一步，目的是消除或减少信号中的噪声，提高信噪比。sEMG信号中的噪声主要分为以下几类： 1. **环境噪声*...
评级：5 浏览量：1810 收藏量：19 资源大小：367KB 上传时间：2021-10-04

: sEMG肌电信号.zip 4. **sEMG特征提取**：标签中提到的sEMG特征提取是数据分析的关键步骤。这包括但不限于：波形幅度、平均功率、频率域分析（如频谱分析、功率谱密度）、时间域特征（如均值、方差、峰值）、时频分析（如小波分析）等...
评级：5 浏览量：1936 收藏量：14 资源大小：5.86MB 上传时间：2019-09-03

: 基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时... 基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别等基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、...
评级：5 浏览量：325 收藏量：6 资源大小：39.91MB 上传时间：2023-06-07

: Python基于sEMG和IMU的手语手势识别源代码，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络... Python基于sEMG和IMU的手语手势识别源代码，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别等
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：37MB 上传时间：2024-09-26

: 电动辅助康复机器人脑电和sEMG同步多域特征提取方法标题所提“电动辅助康复机器人脑电和sEMG同步多域特征提取方法”指向的是一项关于康复机器人领域中脑电信号（EEG）和表面肌电信号（sEMG）特征提取的研究。EEG与sEMG信号是生物电生理信号的两种重要类型，脑电信号...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：978KB 上传时间：2021-03-28

: python实现基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络... python实现基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别等，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延...
评级：5 浏览量：98 收藏量：3 资源大小：40.85MB 上传时间：2024-06-06

: Python实现基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络... Python实现基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别等，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：39.91MB 上传时间：2024-11-08

: sEMG基于肌电信号的深度学习数据集为了进一步挖掘数据集的价值，研究者需要进行数据预处理，包括信号滤波、标准化、特征提取等步骤，然后构建深度学习模型进行训练和验证。通过对模型的不断优化和调整，可以提升手势识别的准确性和实时性，推动sEMG...
评级：5 浏览量：1849 收藏量：15 资源大小：167.76MB 上传时间：2021-08-25

: 基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据采集、数据预处理（去噪、特征提取、分基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据采集、数据预处理（去噪、特征提取、分割）、神经网络构建、实时识别等。DeepSLR手语识别
评级：0 浏览量：17 收藏量：0 资源大小：39.91MB 上传时间：2024-10-03

: 基于sEMG和IMU的手语手势识别源码+数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别... 基于sEMG和IMU的手语手势识别源码+数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别等.zip基于sEMG和IMU的手语手势识别源码+数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、...
评级：5 浏览量：133 收藏量：2 资源大小：39.94MB 上传时间：2023-08-31

: 基于肌电信号稀疏特征的手势识别方法研究手势识别的关键在于有效地提取sEMG信号的特征。这项研究提出了一种创新方法，利用稀疏表示作为特征提取工具，配合支持向量机（SVM）进行多类手势识别。首先，通过双阈值法检测sEMG信号中的活动段，这是识别手势...
评级：0 浏览量：890 收藏量：4 资源大小：778KB 上传时间：2020-10-15

: 表面肌电信号处理的matlab程序.rar 3. **特征提取**：这一步涉及识别信号中的关键信息，如肌肉激活的幅度、频率成分、时域特征（如均值、峰值、峰间时间等）或频域特征（如功率谱密度）。MATLAB的信号处理工具箱提供了许多用于特征提取的功能。 4. **...
评级：0 浏览量：1457 收藏量：10 资源大小：16KB 上传时间：2020-06-01

: 人工智能-项目实践-数据预处理-基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，... 特征提取则是从大量的原始信号中挑选出最有代表性的特征，如频域分析、时间序列分析等方法可以用于此目的。数据分割则将连续的信号切分成一个个独立的手势实例，便于后续的模型训练。神经网络是实现手语识别的核心...
评级：5 浏览量：71 收藏量：1 资源大小：39.91MB 上传时间：2024-03-02

: SEMG-Signal-Analysis:编写Python脚本以重新格式化从SEMG测量获得的数据集 SEMG-Signal-Analysis:编写Python脚本以重新格式化从SEMG测量获得的数据集
评级：0 浏览量：154 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-03-22

: SEMG检测电极的设计为了减少传统Ag-Agcl检测电极在提取有效SEMG信号中可能遇到的干扰与噪声，设计了一种新型Ag-Agcl检测电极。与传统Ag-Agcl检测电极相比较，该系统是由电极、前置放大电路、滤波电路和陷波电路进行密封并加以屏蔽层...
评级：0 浏览量：69 收藏量：1 资源大小：799KB 上传时间：2021-01-31

: Comparison of sEMG-Based Feature Extraction and Hand Motion Classification Methods 本文讨论了基于表面肌电信号(sEMG)的特征提取和手部运动分类方法的比较。文章内容涉及了肌电假手的研究背景、主要挑战、特征选择、分类算法及实验结果等方面的知识点。一、肌电假手的研究背景和应用肌电假手是一...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：403KB 上传时间：2021-02-10

: 基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法本文的研究主题是基于自排序熵（AutoPermutationEntropy）的表面肌电信号（sEMG）特征提取方法。表面肌电信号是来自人体皮肤表面电极捕捉到的肌肉活动产生的电信号，常用于生物医学工程、健康监测以及运动康复领域中...
评级：0 浏览量：156 收藏量：2 资源大小：425KB 上传时间：2021-02-21

: 论文研究-基于改进小波包与样本熵的表面肌电信号特征提取.pdf 针对表面肌电信号（sEMG）进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题，提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法。...
评级：0 浏览量：345 收藏量：1 资源大小：1.66MB 上传时间：2019-07-22

: sEMG_channels_C#上位机界面显示_ 3. **波形数据处理**：sEMG信号的处理通常包括预处理（如滤波、放大、去除噪声）、特征提取等步骤。项目可能包含实时波形显示，这需要实时数据更新和刷新机制。开发者可能使用GDI+或WPF的绘图功能来绘制波形图表。 ...
评级：5 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：613KB 上传时间：2021-10-01

: sEMG feature extraction.rar_SEMG_semg feature_动作识别_肌电时域_肌电识别提取肌电信号的时域特征，ZC，WAMP，WL，SSC，RMS。以及特征的融合。肌电信号主要是采取了脚踝关节的六个动作。在动作识别中，时域的特征最常用，而且计算复杂度低，包含的信息也充分。
评级：5 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：10KB 上传时间：2022-07-15

: 基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法在提取特征方面，该方法提取了绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征，并采用主元分析法进行降维。主元分析是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些变量被称为...
评级：0 浏览量：135 收藏量：1 资源大小：919KB 上传时间：2021-05-17

: sEMG时频特征线性回归法与非线性神经网络法预测伸膝肌群极限功率保持能力测试中功率损失率的比较研究.pdf 在本研究中，sEMG被用来提取时域和频域特征，如MAV%（平均幅度百分比）、RMS%（均方根百分比）、MNF%（平均频率百分比）、MDF%（中值频率百分比）以及瞬时频率参数IMNF%和IMDF%。这些参数的变化可以反映肌肉疲劳的...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：837KB 上传时间：2021-09-26

: 基于WPKPCA和SVM的SEMG动作识别方法为了有效提取表面肌电信号SEMG(Surface Electromyographic)的特征，更好的识别人体上肢运动模式，提出了一种小波包核主元分析(WPKPCA)和支持向量机(SVM)相结合的新方法。通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面...
评级：0 浏览量：227 收藏量：2 资源大小：568KB 上传时间：2020-10-16

: matlab用代码输出plot-sEMG_SDK:MatlabsEMG功能的SDK 基于窗函数的特征提取 3. 模型参数的输入与输出 README of directories/folders acquisition functions of acquiring sEMG/ACC online/offline controlAPI module function of controlling movement pictures ...
评级：0 浏览量：133 收藏量：1 资源大小：562KB 上传时间：2021-05-20

: 模拟技术中的SEMG检测电极的设计电极设计的关键在于增强信号质量和抗干扰能力，确保从μV级别的信号中提取出有用信息。首先，SEMG信号的微弱性意味着它们很容易受到噪声和干扰，包括心电信号和工频噪声。为了改善信号质量，设计中通常会包含模拟...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：201KB 上传时间：2020-11-03

: 基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法 sEMG信号是肌电信号在体表的反映，通常包括一系列的波形，不同波形的相似度评估有助于提取与特定运动模式相关的特征。在选择特征时，利用二维科荷伦自组织竞争网络（Self-organization mapping net, SOM）对这些多...
评级：0 浏览量：136 收藏量：0 资源大小：2.22MB 上传时间：2021-03-04

: 基于深度神经网络的sEMG手势识别研究.pdf 本文主要研究基于深度神经网络的sEMG手势识别技术，旨在提高手势识别算法的准确性，并解决人为提取大量特征具有局限性的问题。文中提出了一种基于深度神经网络的手势识别方法，使用MYO臂环采集到的8通道sEMG数据，...
评级：5 浏览量：470 收藏量：2 资源大小：2.38MB 上传时间：2021-09-25

: 基于sEMG的一种下肢外骨骼机器人康复训练控制策略.pdf 通过对5种特征值（平均绝对值、均方根值、波形长、零穿越次数、斜率符号变化次数）的提取和对比，最终选择了均方根值、过零点数、斜率符号变化次数作为分类模型的特征向量的输入矩阵。为了提高患者在主动训练时的...
评级：0 浏览量：171 收藏量：1 资源大小：1.35MB 上传时间：2021-08-12

: 改进的基于sEMG的手势识别_Python_Shell_下载.zip 这可能包括更有效的特征提取方法、优化的网络结构、或者是引入新的训练策略来提高模型性能。这个压缩包可能包含了以下内容： 1. 数据集：用于训练和测试模型的sEMG信号数据。 2. 预处理脚本：用Python编写的代码，...
评级：5 浏览量：78 收藏量：1 资源大小：1.4MB 上传时间：2023-05-01

: 基于sEMG与足底压力信号融合的跌倒检测研究在该研究中，研究者通过D-S证据推理将提取到的sEMG信号特征和足底压力信号特征进行融合，再通过支持向量机(SVM)决策，获得一个综合判别结果。实验结果表明，该融合方法对于跌倒与ADL的平均识别率达到了91.7%，相比...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：1.45MB 上传时间：2021-02-09

: 肌电信号分类数据集及相关代码（对应2022.5.21博客篇）在sEMG特征抽取中，PCA可以用来减少噪声影响，提取最具代表性的特征向量，有助于提高分类性能。 2. 支持向量机递归消除法（SVM-RFE）：SVM-RFE是一种特征选择方法，它基于SVM模型，通过反复训练和剔除对分类贡献...
评级：0 浏览量：347 收藏量：5 资源大小：14.8MB 上传时间：2022-10-19

: 硕士论文：基于CNN的sEMG手势识别（Python与MATLAB实现）下载.zip 在手势识别任务中，CNN可以通过学习自动提取特征，构建模型来识别不同手势的模式。通常，CNN包含卷积层、池化层、全连接层等，每一层都负责不同的信息处理任务。在sEMG数据上，CNN可以学习到局部和全局的特征，提高...
评级：0 浏览量：127 收藏量：2 资源大小：5.92MB 上传时间：2023-09-11

: 基于独立矢量分析的卷积sEMG混合物的盲分离文章通过提出了一种基于变量步长梯度算法的独立矢量分析（IVA）方法，并将其应用于卷积sEMG混合物的频域分离中，以提取sEMG信号中的运动单元动作电位（MUAP）信息。通过实验结果表明，该变量步长梯度IVA方法在卷积...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：430KB 上传时间：2021-03-06

: 基于sEMG和GRNN的手部输出力估计.pdf 首先在介绍实验平台的基础上详细描述了肌电信号的采集和特征提取方法以及广义回归神经网络的构建；然后，通过在手臂8个不同部位粘贴肌电传感器来检测手部动作过程中的肌电信号；同时为了全面测量人手在三维空间中的...
评级：0 浏览量：174 收藏量：1 资源大小：3.77MB 上传时间：2019-09-20

: 基于潜在过程模型的非平稳sEMG分析和分解的新方法利用这一模型，研究者提取了时间变化参数、模量和波长特征，并对双肘运动条件（肘屈和肘伸）下的sEMG信号融合特征进行了聚类分析，使用自组织映射（SOM）对分类数据进行了可视化。本研究的具体内容涉及以下几个...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：1.11MB 上传时间：2021-03-03

: 人工智能项目资料-基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理.zip 人工智能项目资料-基于sEMG和IMU的手语手势识别，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建、实时识别等。【探索人工智能的宝藏之地】无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：39.9MB 上传时间：2024-02-02

: 基于多通道表面肌电图(sEMG)信号的颞肌激活图的实时手势识别算法的源代码_Jupyter Notebook_Pytho.zip 总之，这个项目涵盖了从sEMG信号采集、预处理、特征提取、模型训练到实时手势识别的全过程，涉及到信号处理、机器学习和软件工程等多个领域的知识。通过这个项目，开发者不仅可以深入理解sEMG信号与手势之间的关联，...
评级：5 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：5.6MB 上传时间：2023-05-01

: 肌电数据库肌电数据库的使用者可以对这些数据进行多种分析，如特征提取（如平均功率频率、波形长度）、信号分类（如通过机器学习方法区分正常和病理状态）、运动识别（识别特定的运动模式）等。通过这样的分析，不仅可以增进...
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: matlab肌电信号处理代码-Delsys-Based-sEMG-Signal-Processing-and-Muscle-Performan 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...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。
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: e15-4yp-Hand-Gesture-Recognition-using-sEMG:使用前臂收缩肌肉激活产生的sEMG信号，识别对与机器界面进行... 5. **手势识别**：在测试阶段，模型会接收新的sEMG信号，提取特征并预测对应的手势。 6. **实时应用**：为了实现实时环境中的手势识别，系统需要快速有效地处理sEMG信号并做出决策。这可能涉及到优化算法以减少计算...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：32KB 上传时间：2021-04-17

: 肌电信号数据采集前端综述肌电信号数据采集前端综述 1. 原始表面肌电信号特点 1.1 肌电信号特点肌电信号(EMG)是一种极为微弱...通过恰当的电路设计和滤波技术，可以有效地从复杂背景中提取出可靠的肌电信号，用于各种生物医学研究和实际应用。
评级：0 浏览量：293 收藏量：1 资源大小：923KB 上传时间：2019-04-02

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