一篇非常很好的论文_表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究，值得学习，值得下载学习，对心电图采集有很好的借鉴意义。

三条主题“是什么、为什么、怎么办”1.讲解生命信号的在人身体中的重要性，脑电波肌电信号产生的原理，以及这些信号的主要特征“低频性和微弱性等”。2.从社会需求和国内外现状两个方向分析，我们为什么要研究脑电信号和肌电信号。3.讲解采集信号的方法还有专业知识，主要有运算放大电路和滤波电路，运放电路的基本构造和基本知识。如同向和反向输入放大电路和负反馈放大电路等。最后还有关于采集信号时的一些注意事项。

通过虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,取其平均绝对值(MAV)和均方根(RMS)作为特征参数,并应用线性判别分析(LDA)方法对采集的样本进行模式识别。与其它特征识别方式的实验对比表明,所提的识别方法能够成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,且动作识别精度更高。

行业分类-电信-一种表面肌电信号的特征提取及动作模式识别方法.rar

基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法研究.pdf

表面肌电信号包含了大量表征肌肉生物特征的信息，它是一种微弱的生物电信号且极易受多种噪声干扰。可利用银电极的特性设计一种检测表面肌电信号的电极，电极贴于人体皮肤表面对检测到的信号进行放大、滤波，基于STM32对检测到的信号进行数模转换并通过蓝牙4.0发送至其他控制设备，实现表面肌电信号的无创采集和无线传输。实验表明，该采集方式可检测到明显的表面肌电信号变化，并成功实现蓝牙之间数据的发送和接收。

项目描述: 自行设计前端模拟电路采集人体手臂、腿上的表面肌电信号，并进行一定的信号滤波，包括低通、高通，放大后通过KL25Z128VLK4处理器（KL25Z128VLK4数据手册）的A/D实现模数转换，进而简单数字滤波、处理，绘制表面肌电图(sEMG)以及通过特征提取、模式识别等方法，判别人体一部分的简单动作。硬件设计部分，主要是四个模块:模拟信号模块，微处理器模块，TFT显示模块和电源模块。 硬件设计框图 作品实物图: 演示视频: 附件内容包含: 转接板硬件电路原理图、PCB、Multisim仿真； 该设计论文阐述； 软件源代码； KL25Z开发板相关的参考资料；

脑卒中患者表面肌电信号与痉挛性肌张力关系分析

【博客地址：https://blog.csdn.net/u011389706/article/details/97614699】利用Matlab求解肌肉激活度。包含源代码，sEMG数据，最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。

表面肌电信号采集数据，共6组，每组约3W条数据。数据来自真实采集。