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基于 Shimmer3 EMG 的五指机械手控制系统设计与实现
作者：科采通 标签：Shimmer3、肌电控制、MATLAB、Arduino、机器人手、EMG一、项目背景肌电图（EMG）作为一种能够反映人体肌肉活动的生理信号，广泛应用于假肢控制、人机交互、康复工程等领域 本文以 Shimmer3 EMG 模块 为基础，搭建一个完整的系统，使机械手能够模仿用户的手指动作。 实时图形界面：在 MATLAB 或 Python 中构建 GUI，实时显示 EMG 信号与动作响应。 虚拟现实接口：将识别动作映射至 VR 手势，实现沉浸式交互。 七、总结Shimmer3 EMG 模块在稳定性与信噪比方面表现出色，结合 MATLAB 与 Arduino 可快速实现基于肌电的控制系统。 本文提供了一套完整的软硬件流程，适合初学者入门 EMG 控制技术，也为科研开发者提供了一个可拓展的基础架构。如需获取完整代码或多通道支持，欢迎评论区留言交流，后续将发布系列教程。
33200编辑于 2025-06-24 MATLAB表面肌电信号(sEMG)处理程序
数据预处理 processed_emg = preprocess_emg(emg_data, params); % 3. 可视化结果 visualize_emg_results(emg_data, processed_emg, features, gesture_labels, params); % 5 , 1), num_gestures);endfunction processed_emg = preprocess_emg(emg_data, params) % EMG信号预处理 \n'); [num_samples, sample_length] = size(emg_data); processed_emg = zeros(size(emg_data)); , params) % 提取EMG特征 fprintf('提取EMG特征...
52400编辑于 2025-09-16- 来自专栏新智元
Meta公布黑科技：戴上腕带即可隔空打字，引领神经接口AR革命
在近日的NeurIPS 2024 的「数据集和基」子会场中，Meta发布了两个数据集——emg2qwerty 和 emg2pose，展示在硬件层面仅仅依靠腕带的情况下，如何产生比细微手势更丰富的输入数据集 emg2pose姿态估计：可完全预测用户的手部配置 另一个名为emg2pose的数据集，旨在解决肌电信号与手部运动之间的映射问题，这对于人机交互、康复工程和虚拟现实等领域具有重要意义。 emg2pose数据集的主要特点在于其高频率的表面肌电图记录（2kHz）与精确的动作捕捉数据相结合，提供了对手部细微运动的深入洞察。 研究人员将emg2pose以及另外两种当代基线用于sEMG的姿态估计，并分析了它们在泛化条件下的性能。 结果显示：emg2pose模型在对不同用户的数据集进行预测时，仅显示1厘米误差，从而在广泛的运动范围内实现了高保真跟踪。
40600编辑于 2025-02-15 - 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)
02 基于肌电图的混合控制方法综述 基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号，信号的融合可以以许多不同的方式进行，并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。 重要的是，无论EEG-EMG信号的融合方法是什么，与单独使用EMG或EEG信号的方法相比，混合方法能获得更高的有效性。 对单独使用的EMG和EEG分类器的有效性进行了测试，并根据不同的肌肉疲劳程度考虑了EMG和EMG融合的四个条件。 在第一个实验中，所有受试者的知觉辅助判断的平均准确率分别为77.5%和88.75%，而EMG单独法和EEG-EMG联合法分别为77.5%和88.75%；在第二个实验中，同一参数下，单独肌电图法和混合EEG-EMG 本研究的主要目的是评估使用肌电图（EMG）和来自EEG信号的P300特征来控制辅助技术软件的混合BCI接口。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。
1.3K30发布于 2020-12-23 - 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（一）
尽管肌电图（EMG）信号仍然存在一些挑战，但利用EMG信号控制此类生物机器人应用的进展是巨大的。 肌电图（EMG）能够直接反映人的运动意图或使用者的肌肉活动，因此在生物机器人的控制方法中，肌电图（EMG）一直是最常用的生物信号之一，许多例子，如轮椅、假肢、外骨骼/矫形器都显示了基于肌电的肌肉信号的有效性 为了克服基于EEG和EMG的控制方法的问题，结合两种系统，利用每种信号的优点并减少各自的局限性，可能是一种方法。 尽管对基于EMG的控制方法或基于EEG的控制方法（使用BCI）有许多评论，但很难找到任何当前在生物机器人应用中的EEG-EMG混合方法的深入综述。 除了对基于混合EEG-EMG的方法在生物机器人中的应用进行综述外，我们还讨论了EMG-EEG混合控制方法在生物机器人中的应用，还将提出几个可能的未来方向。 “ 嘘！
79810发布于 2020-12-22 - 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 项目说明本项目将通过 EMG 传感器读取肌肉电信号，当你用力握拳时，信号上升，从而控制 Pong 球拍向上或向下移动。无需按键，全靠肌肉动作！2. 核心逻辑java复制编辑// EMG 值阈值控制球拍上下移动int emgThreshold = 500;void draw() { ... 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。
25210编辑于 2025-06-25 - 来自专栏云深之无迹
Nature 新作：用神经网络去除可穿戴设备运动伪迹（徐升课题组新作）
“深度学习 + 复合数据集”解决真实运动伪迹 核心方法在图 1（Page 2）： 这是咱们信号链的重点部分 总体架构： 6 通道 IMU（acc x/y/z，gyro roll/yaw/pitch），EMG BLE 发到 PC 上位机端（信号处理+决策层） PC 上的 BLE 接收器收 IMU+EMG 数据 IMU → Python：CNN 手势分类（1 s 滑窗，0.25 s 步长） EMG → MATLAB EMG→MCU ADC： nRF51822 内置 10-bit ADC 采样 EMG 模拟输出 模拟前端只做初级滤波 + 放大 + DC 抑制，频域清理主要在上位机数字滤波完成（下面会讲）。 数字滤波 + 判决链 Supplementary Note 7 给出了完整 EMG 处理方案： 原始 EMG 噪声成分： 低频基线漂移 / 运动伪迹；工频 60 Hz 干扰；ECG / 其他肌肉串扰 用 STFT 对比滤波前后频谱，明显看到低频/60 Hz 成分被压制 特征提取： 计算 EMG 的 RMS（移动窗口） 作为力度指标 由于 EMG 只承担“开/关”功能，对 SNR 要求不如进行复杂模式识别那么苛刻
19510编辑于 2026-01-07 - 来自专栏脑机接口
天津大学研究团队开发了一种结合视觉场景和电刺激的长期运动训练神经反馈训练方法
根据20名受试的脑电图（EEG）和肌电图（EMG）数据探索神经生理反应和EEG-EMG耦合关系，证明了结合EEG和EMG模式评估和建立一个基于BCI的运动训练方法的可行性，也为皮质肌肉和运动康复的功能耦合机制提供了有力的证据 图1 实验设计；在实验过程中，受试舒适地坐在距离24英寸LCD屏幕约75~90厘米的椅子上，采用64通道脑电帽采集15个通道的EEG信号，在手臂放置电极采集EMG信号。 图2整个实验的实验范式；分别在实验第1天、第7天和第14天进行初始训练任务、中期任务和训练后任务，共3次单手抓握的运动执行（ME）/运动想象（MI）任务，同时记录此时的EEG和EMG信号。 图5 所有受试者的EEG和EMG信号对应分量之间的平均传递熵结果。 在LH-ME和RH-ME任务中，平均传递熵(TE)结果显示EEG-EMG的高频成分(gamma波)熵较高，且随着频率的降低而降低；不同方向的TE值也不同，各个分量的结果也表明从EEG到EMG的TE水平高于相反方向的
70520编辑于 2022-09-22 - 来自专栏脑机接口
多模态系统下软体机械手对多种意图的精准实时控制
而多模态人机界面系统(mHMI)，集合眼电信号(EOG)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)的特征来生成多维控制指令，有助于构建更友好、人性化的BCI辅助系统，帮助残疾人及运动障碍患者更便捷地完成基本动作 1 训练测试阶段 mHMI结合了EEG、EOG和EMG模式，为一个完全集成的系统。实验过程中，用脑电帽检测EEG和EOG运动，Myo臂带检测EMG信号，跟踪手臂运动。 系统测试阶段为三种模式(EOG、EEG和EMG)交替过程，用户可以在任何时候反复改变并发送EOG指令给机器人。 在EMG模式下，将EMG输入到封装好的模式识别算法中，对手势进行分类，并将手势成功转换为相应的控制指令。 图4 mHMI的主要结构和工作流程 2 实验结果 mHMI的优点之一是结合了EOG、EEG和EMG三种模式来检测运动意图，并对每种模式下运动意图的显著特征进行分析和比较。
86110编辑于 2022-09-22 - 来自专栏机器之心
虚空射箭、隔空打字、智能点击，Facebook智能腕带实现全新「脑控」方式
据研究者介绍，这款腕带设备开启了全新的动态控制，其中一项核心技术肌电描记术（EMG）发挥了重要作用，该技术可以将微妙的神经信号转化为一系列动作。 具体而言，该腕带内置 EMG 感应器，用于接收从脊髓传输至手腕和手指的运动神经电信号，并转化为操控装置的数码指令。 事实上，EMG 腕带终极可能更令人费解：最终，你可以通过思考移动手指而并非实际的移动手指，来执行相同的打字样式手势。 Facebook 坚称，虽然 EMG 腕带能读取神经信号，但这与读心术不同。 与大多数可穿戴技术一样，EMG 腕带提供了一个密切的视角来观察我们的身体是如何运动的——虽然没那么恐怖，这听起来像 EMG 腕带能读懂你的想法，但它仍然需要很多信任。
63520发布于 2021-03-30 - 来自专栏脑机接口
瘫痪病人肌肉运动意图也能产生相应控制信号
卡内基梅隆大学机械工程系和神经科学研究所的教授Doug Weber与一个国际研究小组合作，探索利用肌电信号（EMG）来预测四肢瘫痪者的预期手势的可能性。 实验设计 实验自主开发了一种袖阵列来记录前臂肌肉的EMG，受试在14年前遭受了脊髓损伤，他在实验中将接受要求尝试弯曲和伸展手指的命令，但其无法做出任何实质动作，检测此时前臂肌肉EMG，并将其分解为单个活动运动单元的活动 ，检测到的EMG信号中当受试尝试伸展手指时其EMG较随意伸展腕关节时弱。 传统的理解是，脊髓损伤切断了连接，而信号永远无法到达肌肉，因此人们认为四肢瘫痪的人将无法产生可检测到的EMG。 而韦伯说："我们想挑战因脊髓损伤而瘫痪的肌肉无法表达EMG的固有概念，这其中可能有表明运动意图的信号"，“我们使用了一个嵌入150个传感器的袖子，可以覆盖整个前臂，试图找到即使在微弱到无法产生物理动作的肌肉中潜在的肌电信号
35020编辑于 2022-09-22 - 来自专栏脑电信号科研科普
年龄性别对皮层下核团体积的影响
本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1.Frontiers in Neuroscience: VETA—用于搜集和分析结合经颅磁刺激的肌电图的Matlab开源工具包 肌电图（EMG 部分原因是由于这些技术障碍，该领域缺乏EMG数据收集和分析的标准程序。这给研究的可重复性和直接比较带来了问题。 尽管目前已经存在执行在线EMG数据可视化或离线分析的软件工具箱，但目前还没有公开的工具包，其可以灵活地同时进行在线和离线处理，并且还可以直接与外围EMG和TMS设备连接。 VETA)的Matlab开源工具包，其具有同步进行EMG数据搜集和可视化以及自动的离线处理，定时管理TMS设备，刺激呈现等功能。 此外，VETA提供标准的EMG数据格式，以促进数据共享和开放科学。
61400发布于 2021-01-25 - 来自专栏biosignalsplux
BITalino 在个体生理状态监测中的应用探索 —— 多通道生物反馈信号记录案例分析
BITalino 是一个集成度高、价格亲民的生物信号采集平台，支持多通道信号同步采集，包含： 脑电图（EEG） 皮肤电（EDA） 心电图（ECG / EKG） 肌电图（EMG） 本文以一位用户的实际应用案例为参考 ：蓝牙（可被串口绑定为虚拟串口） 采样频率：最高 1000 Hz（具体取决于配置） 传感器支持： EEG：脑电（T3/T4 等部位） EDA：皮肤电阻/电导 ECG：心律、心率变异性分析 EMG 传感器佩戴与数据采集方式类型传感器位置用途EEG颞叶（T3/T4），参比电极置于耳后检测听觉通路活动、Gamma 波动EDA手腕内侧记录皮肤电变化，反映情绪/应激反应ECG胸前三角分布记录心律、HRV 等心脏活动指标EMG 分钟记录的前 10 分钟波形图，包括： EEG（通道 A1）出现异常高频伽马波（Gamma：480~530Hz） EDA（A2）显示快速剧烈的电导峰值波动 ECG（A3）心率节律正常但偶有心率突升 EMG 可能的生理指标特征指标异常表现可能含义EEG：Gamma 波高出正常范围 5~13 倍表明高度焦虑、警觉状态EDA：电导率尖峰连续剧烈波动情绪激烈波动或皮肤神经异常ECG：节律中断局部心率突变应激反应或自主神经紊乱EMG
24110编辑于 2025-06-25 - 来自专栏深度学习技术前沿
EMNLP2020：UC伯克利摘最佳论文、Hugging Face获最佳demo
emnlp-main.445.pdf 作者：David Gaddy、Dan Klein（加州大学伯克利分校） 在最佳论文中，来自加州大学伯克利分校的研究者们探究了无声语音的数字化发声任务，其中基于捕获肌肉冲动的肌电图（EMG 尽管此前已经有利用有声语音期间收集的 EMG 训练语音合成模型的研究，但该研究首次利用了在无声发音期间收集的 EMG 进行训练。 ? 模型中所使用数据的三个组成部分。 具体而言，研究者提出了一种通过将音频目标从有声信号转换为无声信号来对无声 EMG 进行训练的方法。与仅使用有声数据进行训练的基线方法相比，该方法显著提升了从无声 EMG 中生成音频的清晰度。 为了促进这一研究任务的进一步发展，该研究已经共享了无声和有声面部 EMG 度量的新数据集。 最佳论文荣誉提名奖 ? 这次会议共有四篇论文获得最佳论文荣誉提名奖。
64520发布于 2020-12-01 - 来自专栏Shimmer3
Shimmer3 可穿戴传感器平台简介
（2）ECG/EMG 模块支持单导或多导联心电图采集（ECG），以及双通道肌电图（EMG），广泛用于心血管研究、疲劳监测和运动控制研究。 远程健康监测配合 ECG、EMG 和 GSR 模块，可实现对慢性病患者的心电、呼吸肌电、皮肤电导和脉搏等生理参数的连续监测，适合老年人健康跟踪与术后康复评估。3. 配合 EMG 模块还可评估肌肉激活模式与疲劳状态。 在慢性阻塞性肺病（COPD）研究中，Shimmer3 EMG 模块成功采集到膈肌肌电信号，用于非侵入式评估呼吸负担。
41210编辑于 2025-06-17 - 来自专栏思影科技
Movement Disorders脑电格兰杰因果分析:运动皮质在帕金森病复发性震颤中的作用
EEG和EMG滤波：DC-3.5 kHz，并使用TMS兼容系统(Neurone，Bittium，芬兰)以10 kHz采样。在三个1分钟的RET和静止性震颤期间记录EMG和EEG。 EEG和EMG信号被分割成3.4秒的时间段，采样频率降到1kHz，去噪，陷波滤波(45-55 Hz)，带通滤波：EEG数据1-45 Hz，EMG数据20-250 Hz。 在所有EMG通道和EEG通道频谱估计的相同频率范围内计算CMC。 研究结果发现RET和静止性震颤有相似的EMG峰、EEG峰、CMC和G因果关系。然而，与静止性震颤相比，RET显示震颤峰的EMG频率稍高，且稍宽的CMC分布向顶叶皮质延展。 5、结论 （1）在RET过程中，EMG和EEG的活动在震颤频率上是一致的。在EEG和EMG峰值之间存在显著的皮质神经相干。
99110发布于 2020-04-17 - 来自专栏Python项目实战
从铁钩到“仿生手”：AI正在重写假肢的未来
机电控制阶段：带有马达、电极信号的假肢，能通过肌肉残余电信号（EMG）来控制动作。智能融合阶段：利用 AI、传感器、脑机接口，把假肢变成“神经系统的延伸”。 要让假肢灵活运作，核心问题是——怎么把身体信号（比如肌肉电信号 EMG）转成指令？AI 的作用，就是通过机器学习模型，去识别这些信号的模式。 咱来写个简单的 Python 示例，模拟一下如何用 AI 识别 EMG 信号：import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 模拟肌电信号数据 (EMG)，不同动作对应不同的信号特征# 假设：0=握拳, 1=张开, 2=抬手X = 如果画成图，大概是这样：大脑 → 肌肉信号(EMG) → AI模型识别动作 → 假肢控制器 → 动作执行 ↑ 传感器反馈
28700编辑于 2025-08-22 - 来自专栏Shimmer3
Shimmer3 在多领域生理信号监测的创新应用与案例分析
此外，IMU 与 EMG 模块则应用于运动康复与术后康复训练中的动作捕捉与肌肉活动分析，典型应用包括： 心率变异性（HRV）监测与分析 术后康复患者的运动评估与训练指导 心血管疾病预警与慢病管理 案例 三、运动科学与康复训练Shimmer3 IMU（惯性测量单元）与EMG（肌电）模块组合，为运动姿态分析、肌肉状态监测与疲劳评估提供了可靠方案。 典型应用场景包括： 运动员训练动作规范与技术优化 长时间运动过程中的疲劳监测 肌肉康复治疗与动作重建 案例：康复中心基于 Shimmer3 EMG 与 IMU 进行膝关节术后患者的步态分析与康复效果评估 五、技术优势总结优势说明多模块自由组合ECG、EMG、GSR+、IMU 等传感器模块可按需配置无线+本地双数据采集方案支持蓝牙实时传输与8GB本地存储兼容多科研软件与开发平台MATLAB、LabVIEW 关键词：Shimmer3、可穿戴传感器、生理信号监测、NeuroLynQ、iMotions、神经营销、康复训练、消费者行为、GSR、ECG、EMG、IMU
25500编辑于 2025-07-16 - 来自专栏脑机接口
脑电信号干扰
[图片来源于网络] 常见的干扰为：眼动(EOG)干扰、肌电(EMG)干扰、心电(ECG)干扰、高频噪声干扰等，这些干扰通常是来自于脑外的电位活动，这些干扰又称为伪迹(Artifact). 2）肌肉活动 肌电(electromyography,EMG)是由头部、肢体、下巴或舌头等运动所产生的干扰信号。这种干扰信号会对脑电信号产生较大的影响。 EMG的频率通常大于30Hz.常见的EMG的能量与脑电处在不同的频带上，因此可以用低通滤波器将肌电移除。 3）运动伪迹 头部和身体的运动可引起伪迹，运动性伪迹通常是不规则以及没有重复性。
2.8K00发布于 2019-11-11 - 来自专栏量子位
袖口里的“超能力”：Facebook腕带式AR传感器，可隔空打字、操控界面，LeCun点赞
利用EMG技术实现控制 这些功能，都是依赖EMG（肌电图）技术实现的。 EMG技术，就是使用传感器，将通过手腕传到手部的电运动神经信号，转化为数字指令。 据Facebook介绍，通过手腕发出的信号非常清晰，哪怕是一毫米的手指运动，EMG也可以感知，因此可以毫不费力地输入。甚至在未来，连移动手指的意图也可能感知到。 事实上，这款基于EMG技术的腕带的雏形MYO，最初由AR眼镜公司North的前身Thalmic Labs开发，而后其专利被初创公司CTRL-labs收购。
67530编辑于 2023-03-10
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