文件名称：matlab肌电信号处理代码-recognitionEMG:前馈神经网络肌电图识别
文件大小：9.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 22:50:44
系统开源
matlab肌电信号处理代码介绍 本文档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。 我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，以测试每个用户的数据。 描述 “手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码。 每个脚本均包含其功能的说明以及版权信息。 。 描述 Matlab 2019a或更高版本 深度学习工具箱 信号处理工具箱 Matlab的说明： 转到我们的GitHub存储库，下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集。 打开Matlab并选择示例文件夹。 通过运行文件夹/ DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数。 您只需在将运行代码的计算机中执行一次此步骤。 在从以下链接运行代码之前，请下载数据集： 复制并替换与下载的存储库文件夹中的数据集对应的文件夹。 运行脚本main.m运行此脚本后，您将需要等待几分钟以获得结果。 在变量userFolder中，您可以更改测试或培训以选择用户组。 在我们的案例中，我们对与306个测试用户相对应的六个手势进行了分类。 该代码开始运行并分析所有用户。 您可
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recognitionEMG-master
----main.m(4KB)
----DTW distance()
--------dtw_c.mexw64(19KB)
--------dtw_c.m(707B)
--------compileDTWC.m(264B)
--------dtw_c.mexmaci64(9KB)
--------dtw_c.c(4KB)
----filesReadme()
--------Scores.png(874KB)
--------I2.png(55KB)
--------I11.png(640KB)
--------I5.png(131KB)
--------I4.png(57KB)
--------Zenodo.png(1.14MB)
--------I1.png(1.2MB)
--------I9.png(66KB)
--------I3.png(1.28MB)
--------Email.png(245KB)
--------Dataset.png(1.07MB)
--------S1.png(323KB)
--------I6.png(45KB)
--------I12.png(731KB)
--------I10.png(40KB)
--------CopyDataset.png(205KB)
--------SystemEvaluation.png(1.86MB)
----Segmentation()
--------detectMuscleActivity.m(3KB)
--------code2gesture.m(377B)
----LICENSE(1KB)
----ReadDataset()
--------gesture2code.m(455B)
--------codeSamples.m(607B)
--------code2gesture.m(461B)
----README.md(5KB)
----options.mat(564B)
----Feature extraction()
--------featureExtraction.m(948B)
----TrainingModel()
--------computeNumericalGradient.m(1KB)
--------fmincg.m(9KB)
--------elu.m(281B)
--------softmaxNNCostFunction.m(6KB)
--------forwardPropagation.m(3KB)
----recognitionModel.m(32KB)
----.gitignore(270B)
----Preprocessing()
--------rectifyEMG.m(600B)
--------majority_vote.m(320B)
--------preProcessEMGSegment.m(520B)