肌电信号

这份Matlab程序专注于处理表面肌电信号，涵盖带通滤波和50Hz陷波滤波技术，同时计算时域和频域下的关键指标包括iMEG、RMS、MF和MPF。

基于 Matlab 的肌电信号代码，用起来还挺顺的。main.m是主函数，其他都是调用的模块，结构清晰，运行基本没坑。只要用对了 Matlab 2019b，把文件都丢到当前路径，点下运行，结果就出来了。 肌肉激活度的低通滤波用得是比较基础的思路，但效果还不错。适合刚入门的朋友，理解滤波器怎么 EMG 信号。哦对了，没有那种复杂的 GUI 界面，一切都靠代码走流程，看起来干净利落。 运行的时候注意下控制台输出，有点参数要自己调下。不会的话，也可以私信原作者。文末还有几个蛮有参考价值的资源，像HICUT.m这种实现文件，你顺着点进去看看就懂了。 如果你刚好在搞EMG 信号或者需要一个可跑的低通滤波

这是一个Matlab编写的EMG手腕姿势分类系统，用于识别从Myo Armband获取的随机前臂EMG信号中的九种手腕手部动作。系统利用了八个时域特征的线性组合，经过线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。测试数据基于年龄在27±4岁的10名受试者的EMG记录，共计100次训练。系统使用了Myo Armband的八个主动传感器，并且在Matlab编程环境中开发和测试。详细引用请参考文献[1,2]。

此 MATLAB 代码用于肌电信号的处理，如论文《Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset》中所述，该论文已发表在《生物医学信号处理和控制》期刊上。此代码可用于控制 3D 图形，展示数据集的简单在线处理。该项目包含以下文件夹： 手势动作：每个基本动作有 8 段视频数据 EMG 数据：来自 5 个主题的 30 天 EMG 数据（每个文件包含 1.5 秒信息） CSV 文件：D 表示天，M 表示运动标签，T 表示试验次数 代码：包含主 m.file（main_script），可依次使用以下功能： set_config 预处理 extract_feature

MATLAB心电信号滤波技术 此示例展示了多种用于心电信号滤波的技术，包括： Hanning窗滤波： 一种常用的低通滤波方法，可用于平滑信号并减少高频噪声。 5点多项式拟合： 通过拟合多项式曲线来平滑数据，有效去除噪声。 陷波滤波： 用于去除特定频率的噪声，例如工频干扰（50Hz）或采样频率的倍数（1/3 fs）。 中值滤波： 一种非线性滤波方法，有效去除尖峰噪声。 求导算法： 用于计算心电信号的导数，提取重要的特征信息，如QRS波群。 通过结合这些技术，可以有效地滤除心电信号中的各种噪声和干扰，提高信号质量，方便后续分析和诊断。

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

这是一个用于处理心电信号的小波变换去噪程序，非常简单易懂，适合初学者。

详细探讨了心电信号识别与分类算法，包括其实现方法和代码解析，是学术研究的珍贵资源。

心电信号的 LMS 自适应滤波代码，挺适合拿来当工具包的，结构清晰、注释也比较详细。核心是用了LMS 算法做干扰消除，思路不复杂，但效果还蛮不错的，适合搞生物医学信号相关项目的你。代码里包括从数据预到滤波的完整流程，比如怎么肌电干扰、怎么动态调整滤波器系数这些，都有体现。用到的主要是 MATLAB 语法，响应也快，调试起来不费劲。

无线信号的深度学习玩法，最近还真有点火。压缩包里的几篇论文翻译，质量挺不错，讲的内容也比较系统——从调制识别到信道估计，再到干扰抑制，几乎涵盖了你在项目里碰到的各种坑。尤其是调制识别那块儿，用 CNN 或者 RNN 直接撸原始 I/Q 信号，效果真不差。读这些翻译就像了个懂行的老司机陪你复盘思路，有理论，有实战，代码实现也能对得上。想入门无线+AI？这些资料还挺合适的。