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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。 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。 因此，识别和消除外骨骼等生物机器人控制方法中的颤振效应具有重要意义。一些研究，如使用主动可穿戴外骨骼抑制震颤，以及在使用动力辅助机器人时避免不必要的振动或运动。 在设计的框架中，EEG和EMG信号没有直接结合。 一些研究小组已经提出将脑电图和肌电信号整合在控制方法中，用于生物机器人的外骨骼等应用。 除了上述方法外，很少有文献提出BCIs中混合传感器融合的概念设计，在这些设计中，不仅要结合EEG和EMG信号，还要结合其他输入，如简单开关和运动传感器的信号，以提高信息传输速率、可用性和可靠性等。
1.3K30发布于 2020-12-23 - 来自专栏Shimmer3
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。
36800编辑于 2025-06-24 - 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
Orion AR眼镜 meta推出的肌电图腕带 戴上这样一个腕带，你让双手舒适地放在身侧，同时进行鼠标的滑动、点击和滚动等操作，无缝控制数字内容。 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。 该数据集包含来自193名参与者的370小时sEMG和手部姿态数据，从29个不同的行为组中采集，包括拳头、从一数到五等众多动作。 数据集包含25253个HDF5文件，合计达到431GB。 此外，数据集包含详细的元数据，如用户ID、会话、阶段、手部侧向、是否移动等，便于进行多样化的分析和实验。 在不同采集阶段及不同用户间，基于vemg2pose预测的泛化能力 emg2pose不仅提升了动作识别的准确性，还为手势控制、康复治疗等有潜在的应用可能。
43800编辑于 2025-02-15 - 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 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() { ... 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。
27410编辑于 2025-06-25 - 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。 基于肌电的方法不能用作输入，例如，上肢完全瘫痪的人可能无法使用外骨骼等设备，因为很难从瘫痪肢体的肌肉获取控制信号。 在轮椅、假肢、外骨骼等应用中可以找到实现基于EEG信号的接口的各种尝试。 此外，在外骨骼等例子中，肌电图信号所需的一些肌肉可能断开或麻痹，或者连接到所需肌肉的某些神经可能断开。在这种情况下，脑电图也可以用来补偿丢失的肌电信号。 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。
81410发布于 2020-12-22 - 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）
见 Fig. 3a（Page 5） 作者做了： 采集纯手势信号 19 种前臂手势，对应六轴 IMU；姿势包括：向上/下、向左/右、旋转 wrist 等（Fig. 2a，Page 4）。 LSM6DS3（ST） 3 轴加速度计（电容式 MEMS，采用双电容板+质量块结构） 3 轴陀螺仪（测角速度，重力不影响其 baseline） 电路连接： IMU 电源端：0.1 µF 去耦电容（C2 等） I²C 线（SCL/SDA）：10 kΩ 上拉电阻到 3 V（R9 等），所有参数按 LSM6DS3 datasheet 推荐值设计 信号特性： 加速度信号同时包含： 前臂手势信号；重力分量（姿态改变 →baseline 变化）；外界运动伪迹（跑步、震动、海浪等）；陀螺仪基线不受重力影响，只对角速度敏感（Supplementary Fig.8） IMU→MCU 接口： nRF51822 通过 I²C 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）。
22710编辑于 2026-01-07 - 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
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。 Facebook 坚称，虽然 EMG 腕带能读取神经信号，但这与读心术不同。 但 CTRL-Labs 仍然将这项技术描述为脑机接口，但它与埃隆 · 马斯克的 Neuralink 等技术形成了鲜明对比，后者通过植入物直接从大脑读取神经活动。 这可能包括打字模式的细微变化、身体整体紧张程度等。Facebook 现实实验室指出，他们有一个神经伦理计划，用来研究 AR 和神经接口技术的隐私、安全和安全影响等问题。 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。
65020发布于 2021-03-30 - 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 硬件概述 设备名称：BITalino (r)evolution 连接方式：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：肌肉活动检测 三、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上臂二头肌或太阳神经丛检测肌肉活动异常 ⚠️ 说明：实际应用中应遵守传感器使用规范，清洁皮肤 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
26310编辑于 2025-06-25 - 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。 各种各样的伤害都可能导致瘫痪或丧失运动能力，如中风、脊髓损伤等，有些直接伤害大脑控制中枢，有些损伤信号传输通路。 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。
35620编辑于 2022-09-22 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...
58200编辑于 2025-09-16- 来自专栏Shimmer3
Shimmer3 可穿戴传感器平台简介
一、简介Shimmer3 是由 Shimmer Sensing 公司推出的高性能可穿戴生理与运动信号采集平台，广泛用于神经科学、生物医学工程、运动科学、心理学等研究领域。 （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。 帕金森病运动评估研究人员将 IMU 模块佩戴于患者手腕、腰部或脚踝，结合机器学习方法量化震颤、运动迟缓与冻结步态等症状。Shimmer3 提供高时间分辨率数据，有助于早期诊断与疗效追踪。2. 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。
45910编辑于 2025-06-17 - 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
从热门选题来看，EMNLP 2020 会议涉及了语言模型、神经机器翻译、文本生成等主题： ? 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。
65520发布于 2020-12-01 - 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。
86610编辑于 2022-09-22 - 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). 引起伪迹的因素： 来自仪器的伪迹：扫描仪的故障、电极接触不良或故障、交流电干扰等； 来自人体的伪迹：眼睑及眼球运动、肌肉收缩、心电图、呼吸、皮肤出汗、血管搏动等； 物理伪迹：静电干扰、无线电信号、电极接触不良 、电磁波、电力线的干扰等。 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Shimmer3
Shimmer3 在多领域生理信号监测的创新应用与案例分析
作为全球知名的可穿戴传感平台，Shimmer3 凭借其模块化设计与科研级信号采集性能，广泛应用于心理学、生物医学工程、运动科学与人机交互等领域。 结合 iMotions 等软件，支持多通道同步与实时分析，常用于： 应激反应与压力测试实验 情绪唤醒与认知负荷研究 生物反馈与心理干预训练 案例：某高校采用 Shimmer3 GSR+ 监测受试者在 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。 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
27800编辑于 2025-07-16 - 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
73320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。
61800发布于 2021-01-25 - 来自专栏Backyard Brains
Backyard Brains与腾讯云结合的神经科学远程实验解决方案
Human SpikerBox支持采集人体肌电（EMG）、心电（EKG）、脑电（EEG）和眼电（EOG）信号，适合初学者及高级用户，广泛应用于教学和科研。 Muscle SpikerShield 基于Arduino UNO的肌电采集扩展板，支持多通道EMG信号采集（单板支持1通道，最多叠加6块实现多路采集），便于科研项目扩展。 丰富的实验指南涵盖反射时延、皮肤电反应、脑电波等多种项目。 直观展示神经元活动，培养学生科研思维。 官方设备输出质量可达发表科研数据标准，适合入门级科研项目。 SCF执行去噪、特征提取、峰值检测等数字信号处理算法。 可集成机器学习模型，实现脑波模式识别，触发远程报警或设备控制。 3. 腾讯云Grafana连接数据库，构建实时动态仪表盘，展示EEG/EMG波形、功率谱等图形。 便于远程监控与数据趋势分析。
30100编辑于 2025-06-17 - 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | EMNLP 2020最佳论文；新型优化器AdaBelief
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。 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。 ? 模型所使用数据的三个组成部分。 ? 在 silent EMG ES 上用于训练的音频目标迁移方法。 Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing 作者：Thomas Wolf、Lysandre Debut、Victor Sanh 等 然而，如何学习并从知识图谱等这类组合式和离散型数据中进行推理是一项困难的任务。研究者将首先解释 KG 中的重要特性并介绍自动化机器学习（AutoML）的定义。
58930发布于 2020-12-03 - 来自专栏biosignalsplux
BITalino：低成本模块化生理信号采集平台，助力科研与原型开发 | 科采通
BITalino 正是为此而生 —— 它是一个开源、模块化、即插即用的生理信号采集套件，面向从高校实验室到医疗初创企业等广泛用户群体。一、什么是 BITalino？ 标准的 BITalino 套件包含以下传感器与控制模块：模块名称功能说明EMG（肌电图）用于检测肌肉活动EDA（皮肤电活动）检测皮肤湿度、压力等心理生理反应ECG（心电图）记录心率、压力状态等心脏相关数据 三、应用场景：不仅限于科研BITalino 初期用户多为高校和研究机构（如 MIT、苏黎世大学、佛罗里达大学等），但它并不仅限于严肃科研。 以下是常见的使用场景： 可穿戴设备原型开发（如手势识别手环、健康监控贴片）； 健康类 App 联动（使用蓝牙连接 Android 应用）； 运动生理分析（结合加速度计与 EMG 数据分析运动模式）； 作者：科采通关键词：BITalino、生物信号采集、EMG、EDA、心电图、Arduino、原型开发、医学工程、开源硬件、健康监测
31800编辑于 2025-06-25
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