肌肉骨骼模拟

Matlab工具箱CusToM直接应用于肌肉骨骼模拟，用于基于逆动力学的肌肉骨骼分析，计算生物力学量，理解从关节运动学到肌肉力的运动。通常使用通用模型输入，包括几何定义的多关节刚体系统和运动学关节，惯性定义的质量分布及惯性矩阵，以及肌肉路径和力产生行为的肌肉层。经过多个校准步骤，通用模型根据运动捕获数据校准为特定对象模型，以实现精确的肌肉骨骼分析。

用于高强度运动模拟的 ATP 生成 matlab 模型挺值得一试的。这个项目一看就是懂行的人写的，两个模型都考虑到了酶的限制，还结合了蛋白质组学数据，模拟挺贴近实际的。尤其是它那个全身代谢模型，连复合 I 的旁路都加进去了，挺少见的。 酶约束的代谢模型在研究代谢瓶颈时有用。像这种结合HMR2.00数据源、还能预测vO2max、乳酸阈值变化的，真的不多。你要是搞FBA或者在做运动代谢模拟，这个代码库还蛮合适的。响应也快，结构清晰，拿来改一改直接用。 有一点值得注意哦，它主要聚焦在酶活性约束上，适合想精细模拟 ATP 产量变化的场景，比如不同运动强度下的能量分配。代码逻辑也还算清楚，尤其适合你用来

VNect 的骨骼姿势识别挺厉害的，它通过卷积神经网络（CNN）了时间上的问题，能够在短时间内快速稳定地捕捉到全身动作。以前的 100 层设计因为运算太复杂，实时性差，所以他们改用了 50 层，减少了计算时间，但精度一点没打折，反而还能做到每秒 30 帧的运行效果。听起来是不是挺牛？ 如果你做的项目需要精准快速的人体姿态识别，VNect 真是个不错的选择。毕竟，除了动作捕捉，速度和精准度也是每个项目必不可少的因素。你可以参考一些卷积神经网络相关的内容，像是使用keras的卷积网络参数计算，或者双层网络示例，你更好地理解和实践。如果你是做图像识别的，这些资源肯定能为你不少灵感。

人体骨骼关键点检测算法在计算机视觉领域应用广泛，包括自动驾驶、姿势估计、行为识别等。由于人体的柔韧性和遮挡等因素影响，人体骨骼关键点检测极具挑战性。算法主要分为单人2D、多人2D、3D关键点检测。Heatmap方法用概率图表示关键点位置，越接近关键点位置，概率越高。

请继续关注进一步的更新，这是一个简化版本。根据http://www.crisluengo.net/index.php/archives/217 实现。

本存储库提供了用于计算抵抗运动后心率变异性和神经肌肉表现的脚本。脚本处理测力板、功率和心率数据，通过统计和机器学习工具箱进行分析。该代码已通用化以适用于不同项目需求。

6.1偶极子和肌肉组织。这里肌肉组织外另加了一层空气层，以减少矩量法区域和有限元区域交接边界上的三角形单元数目。这不是一定必须的，但如果没有采用这种方法，有限元区域和矩量法区域迭代计算所需的资源会更多，而求解精度则没有提高。建模过程如下： 1)建立变量：lambda=c0/900e6 2)建立介质： -新建名为muscle的介质，相对介电常数为53，损耗因子为0.4 -新建名为air的介质，相对介电常数为1，损耗因子为0 3)建立一个以原点为中心，半径为0.025米的球体4)建立以原点为中心，半径为0.03米的球体5)合并两个球体6)设置内部球体的区域（region）为介质muscle 14

该代码基于Matlab实现PXRD模拟，适用于毕业设计和课程设计作业。已严格测试，可直接使用。如遇问题，欢迎与博主联系。

这是一个使用 Matlab 开发的简易物理引擎，用于模拟球体之间的碰撞。

模拟的概念：模拟就是利用物理的、数学的模型来类比、模仿现实系统及其演变过程，以寻求过程规律的一种方法。模拟的基本思想是建立一个试验模型，这个模型包含所研究系统的主要特点。通过对这个实验模型的运行，获得所要研究系统的必要信息。