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可穿戴超声肌电系统硬件设计.第二弹
昨天的文章是 24 年发的，是一个子刊：新型可穿戴超声肌电（Echomyography, EcMG）系统硬件设计（带一丢丢软件） 今天这篇是 23 年的，是这个工作的前作： 23 巧的是，作者也在我的列表里面蹲着
32210编辑于 2025-04-21 - 来自专栏云深之无迹
新型可穿戴超声肌电（Echomyography, EcMG）系统硬件设计（带一丢丢软件）
切换“发射模式”与“接收模式”，保护后端放大器；发射时隔离高压激励信号；接收时低阻抗导通 RF 信号到运放输入。
48800编辑于 2025-04-19 - 来自专栏刷题笔记
7-7 输出全排列
点这里 7-7 输出全排列 请编写程序输出前n个正整数的全排列（n<10），并通过9个测试用例（即n从1到9）观察n逐步增大时程序的运行时间。 输入格式: 输入给出正整数n（<10）。
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏逆熵
舔一舔 · 肌霸Kafka
又是烟雨蒙蒙的冬日，一杯暖茶，春天的气息已经在杯中袅袅升起的热气里荡漾开来，茶醇使人醉，技术要学会。我们来简单剖析一下kafka的一些原理特性。
40020编辑于 2023-03-06 - 来自专栏以终为始
7-7 古风排版 （20 分)
7-7 古风排版 （20 分) 中国的古人写文字，是从右向左竖向排版的。本题就请你编写程序，把一段文字按古风排版。 输入格式： 输入在第一行给出一个正整数N（<100），是每一列的字符数。
63110编辑于 2023-03-09 - 来自专栏大数据文摘
日本电气通信大学新型「自适应肌电假肢」问世，不训练就能拾取物体！
为了克服这个问题，日本电气通信大学研究人员针对于肌电假肢提出了一种训练学习模型来预测患者关节运动，该模型通过采用不同的传感器（肌电、触觉、被抓物体等），可以获取各类输出信号，从而实现对肌电假肢的闭环控制 同时，他们的目标是，不管是男女老少，都可以通过这款肌电假肢轻松实现对不同物体的抓取。 肌电假肢如何读懂患者的心？ 不同的手势对应输出不同肌电信号 在肌电假肢的传统控制方法中，都无法通过肌电控制来实现手的工作/关闭状态的切换。 但如果可以通过预测关节的移动可以实现自适应抓取，从而实现对肌电假肢的控制，这种控制可以实现对各种物体的自适应抓取。 控制过程则是通过传感器的反馈和优化后的控制器参数准确对肌电假肢进行精准控制，并抓取不同形状以及尺寸的目标物体。 肌电假肢的训练模型 研究人员通过测量肌电信号，验证了所设计的控制器的有效性。
76210编辑于 2023-04-10 - 来自专栏科技云报道
AI变革需要‘减脂增肌’
腾讯的回答是降脂增肌。 降脂增肌的益处很快显现出来。2025 年第二季度，腾讯 ToB 营收实现双位数增长，高达 555 亿元，这一数据直观地反映出腾讯云业务在市场中的强劲表现，而 AI 无疑是其中关键的增长驱动力。
75410编辑于 2025-11-17 - 来自专栏刷题笔记
7-7 删除重复字符 (20 分)
点这里 7-7 删除重复字符 (20 分) 本题要求编写程序，将给定字符串去掉重复的字符后，按照字符ASCII码顺序从小到大排序后输出。
2.6K20发布于 2019-11-08 MATLAB表面肌电信号(sEMG)处理程序
1. sEMG信号处理概述表面肌电信号是从皮肤表面记录的肌肉电活动，其处理通常包括以下步骤：数据采集和导入预处理（滤波、去噪）特征提取模式识别和分类可视化和分析2. set(processed_plot, 'YData', smoothed); drawnow; end endend4.2 肌电信号分解
80500编辑于 2025-09-16- 来自专栏云深之无迹
肌电传感器运放选型
表面肌电（surface electromyography, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化经表面电极引导、放大、显示和记录所获得的一维电压时间序列信号，其振幅约为 图5展示了在同一块肌肉上同时采集的低收缩力水平下的插入式肌电和表面肌电信号（信号持续长度为2 s）,可以看到两者的显著区别。 我爸以前确实是做过这个东西 直接呼叫老爸，害，这个字金贵的很 各种位点 跟信号的特性有：人体肌肉组织是皮表肌电的信号源，它发放的肌电经过皮下软组织的体电阻传输至皮肤表面，体电阻约数百欧姆，但是，表面电极与皮肤之间的接触阻抗比较高 阿哲，好像是蛮适合肌电处理的那就用这个吧。 因此电极宜贴放在肌电发放最强的肌腹部，以减少邻近肌肉的肌电干扰(串音)。采用较小的电极可提高选择性，但会增加电极与皮肤间的接触阻抗。 另外，其实这个电极才是最大的技术点 手语是听障人士彼此沟通的桥梁。
1.2K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏镁客网
「镁客·请讲」傲意科技倪华良：肌电识别是下一代的人机交互方式
对于傲意科技来说，他们最终的目标是让用户体验时拥有更多的自由度，推动肌电识别成为人机交互的未来。 医学+芯片，在国外的两次工作经历，也促成了傲意科技和他们的肌电识别技术。 初次听到肌电识别，文科出身的镁客君还是一脸懵逼的状态，凭借肌肉的运动就能识别出你手中的动作，乍一听起来有点科幻。 那么到底什么是肌电识别呢？ 如果将肌电识别的方式接入到内容端，还需要在SDK上做内容的兼容，甚至需要根据新的玩法去重新做内容上的设计。 肌电识别是下一代的人机交互方式 无论是基于计算机视觉的手势识别还是肌电识别，这些非接触式的交互都是下一代人机交互的重要方式。
88050发布于 2018-05-29 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-7 装睡
7-7 装睡 你永远叫不醒一个装睡的人 —— 但是通过分析一个人的呼吸频率和脉搏，你可以发现谁在装睡！医生告诉我们，正常人睡眠时的呼吸频率是每分钟15-20次，脉搏是每分钟50-70次。
89230发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-7 试手MNIST数据集
MNIST数据集是由美国高中生和人口普查局员工手写的70000个数字的图像，其中60000张训练图像，10000张测试图像。它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，被称为机器学习领域的"Hello World"。因此像sklearn和tensorflow这种机器学习框架都内置了MNIST数据集。
2.8K10发布于 2019-11-13 AI深度学习平台快速诊断肌张力障碍
AI深度学习平台快速诊断肌张力障碍想象等待五年才能获得诊断。这是可能患有肌张力障碍的患者面临的现实，这种潜在的衰弱性神经系统疾病需要繁琐的过程才能识别。 肌张力障碍没有生物标志物或金标准诊断测试，因此医生必须通过排除过程来确定症状是表明肌张力障碍还是其他神经系统问题，如帕金森病。即使这个过程也不简单："临床标准模糊，且未标准化。 这些挑战正是开发肌张力障碍诊断测试如此重要的原因。研究员对肌张力障碍的研究始于2004年，当时她是某机构的博士后研究员。 对于肌张力障碍患者，MRI通常不显示疾病特有的异常，研究员说。但随着时间的推移，为研究获取的放射学图像持续捕捉到大脑内肌张力障碍的特征——临床MRI不会显示的微观结构变化。"我们利用了这一点，"她说。 尽管数据集中在喉部肌张力障碍，但该测试也适用于诊断影响颈部肌肉（宫颈肌张力障碍）或眼睑肌肉（眼睑痉挛）的其他形式肌张力障碍。
22010编辑于 2025-10-18- 来自专栏Java
7-7 念数字 (15 分)(用数组简化判断过程)
7-7 念数字 (15 分) 输入一个整数，输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时，先输出fu字。
33400编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-7 迷宫寻路 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473288 7-7 迷宫寻路 (30 分) 给定一个M行N列的迷宫图，其中 "0"表示可通路
1.3K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏机器学习炼丹术
【健身与炼丹】8个动作练爆胸大肌
下面八个动作，包括了胸大肌的整体大小的锻炼、胸部的上沿、外沿、下沿和中缝的锻炼。本文可以说是比较全面的。 1 上斜哑铃卧推 ? 【要点】 双腿自然弯曲； 双臂屈肘使身体降至最低点，顶点稍停后，双臂用力，将身体撑起； 动作过程中，身体越前倾，胸大肌的刺激越大，越直立，就越容易刺激肱三头肌 7 下斜哑铃飞鸟 ? ； 两臂保持平伸把哑铃铃向上向后拉，并下落到顶点，使胸大肌充分扩展。 - END -
1.1K31发布于 2020-10-15 - 来自专栏镁客网
「镁客·请讲」比奇创新李玮琛：用肌电感知人体行为，我们敢做也敢保证做好
相信很多人是听过心电、脑电的，但是，你听说过肌电吗？ 比奇创新创始人&CEO李玮琛告诉你，肌电不仅是生物电的一种，我们还能利用它感知人体行为，研发精尖的手势识别技术，以直接操控指定设备。 ? 生物肌电感知交互 比奇创新在做着一件别出心裁的事情 肌电(EMG)是生物电的一种，虽然我们日常提及的较少，但它其实和心电、脑电等是一样的。 当我们将表面肌电传感器附在皮肤表面时，就可以收集到肌电的信号媒介，从而探知到人体的行为感知了。 ? DTing SH表面肌电监测仪——通过对动作产生的肌电数据进行可视监测，记录、储存、分析数据从而达到肌肉动作是否标准等。 ? 此外，比奇创新也提供独立的肌电传感器和定制化的技术方案。 ? 不惧竞争，有差异化就代表着有优势 “我在德国宇航局工作时就已经做好了DTing的原型，因为‘肌电’这个领域目前在国内乃至全世界都是非常新，并且非常空白的，围绕这一核心技术的应用产品和品类都不多，也没有稳定并且成型的基础方案供应商
1.3K30发布于 2018-05-28 - 来自专栏BCI脑机接口
基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用：现状、挑战与未来方向（二)
有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类，如特定的应用/设备（如假肢、外骨骼、轮椅）或输入处理方法。 这些老年人的身体和精神状况一整天都在变化，在某些情况下由于身体疲惫可能会出现肌肉疲劳，在这种情况下，有必要设计基于肌电的控制方法来处理肌肉疲劳状态的影响。 有报道称，这种将肌肉和大脑信号融合为混合BCI的尝试，根据用户的可用性和可靠性，将肌电图和脑电图并行使用在一个手动控制任务中，通过16个脑电通道测量脑电信号，记录右、左前臂屈伸四个通道的肌电活动。 基于肌电图和脑电图的分类器输出，在第一种方法中，使用等平衡的融合权值来组合肌电和脑电分类器的输出；在第二种方法中，对贝叶斯融合方法进行了测试。 用8个脑电通道（按10-20系统）和2个肌电电极分别测量EEG和EMG信号。 image.png 实验由六名健康受试者和一名严重运动障碍的最终使用者进行。
1.4K30发布于 2020-12-23 - 来自专栏biosignalsplux
用 BITalino 可视化生理信号并玩肌电控制版 Pong 游戏
生理信号（如心电图 ECG、肌电图 EMG、皮肤电 EDA 等）长期用于医疗、康复、心理研究等专业领域，但通过像 BITalino 这样的开源平台，它们正变得越来越亲民，进入创客空间、课堂乃至游戏开发者手中 本篇文章将结合一个非常有趣的案例： 我们将使用 BITalino 采集肌电信号（EMG），控制经典 Pong 游戏中的球拍移动；同时也会讲解如何通过 Processing 将包括心电、肌电等多种信号实时图形化 二、设备准备 BITalino (r)evolution Board EMG（肌电）传感器模块 Bluetooth Dongle 或内置蓝牙 PC USB 电源线（或电池） 电脑（Windows 玩法展示 准备：将 EMG 电极贴在前臂或肱二头肌上。 启动：运行 bitalinoPong.pde。 操作：握拳 = 上移球拍；放松 = 下移球拍。 目标：不要让球漏到边界！ 五、拓展建议 使用 两个 EMG 通道 实现“左右肌群”分别控制上下移动。 替换为 心跳（ECG）触发事件，做出冥想小游戏。
39210编辑于 2025-06-25
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