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Swf转mp4+mp4转gif等格式的方法
当然，这些网站据称是能完美将swf转换成mp4等视频格式。 这是因为swf文件与mp4等流媒体文件有着本质的不同，因为他并是以完整的图片帧为播放单位的，很多情况下他以矢量图形块的形式进行保存的，然后对图形发出指令进行旋转啊位移之类的操作，甚至可以还接受用户的指令 Fonts: ID(s) 1, 4, 17, 18 [-f] 1 Frame: ID(s) 0 [-m] 1 MP3 Soundstream 我们可以发现他是由形状、字体等要件构成的，而一般的swf2mp4 ，包括了对swf进行编译、拆分、提取素材、提取音频、提取字体、查看信息等方法。 如果想把视频文件转换成gif格式的图片，我们只要再利用imagemagick的convert命令，将a.mp4文件转换成图片帧(注意图片名的格式控制)： convert a.mp4 out%03d.png
1.2K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏芋道源码1024
SpringBoot 实现接口幂等性的 4 种方案！
二、什么是接口幂等性 三、为什么需要实现幂等性 四、引入幂等性后对系统的影响 五、Restful API 接口的幂等性 六、如何实现幂等性 七、实现接口幂等示例 八、最后总结 ---- 系统环境： 五、Restful API 接口的幂等性 现在流行的 Restful 推荐的几种 HTTP 接口方法中，分别存在幂等行与不能保证幂等的方法，如下： √ 满足幂等 x 不满足幂等 - 可能满足也可能不满足幂等 java.util.Arrays; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit; import lombok.extern.slf4j.Slf4j 创建测试的 Controller 类 创建用于测试的 Controller 类，里面有获取 Token 与测试接口幂等性的接口，内容如下： import lombok.extern.slf4j.Slf4j import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import lombok.extern.slf4j.Slf4j
95411编辑于 2022-08-29 - 来自专栏落影的专栏
Audio Unit播放aacm4amp3等文件
在线音频流播放 Audio Unit播放PCM文件 Audio Unit录音（播放伴奏+耳返） 前面两篇介绍了Audio Unit播放PCM文件和边录边播，这次引入AudioConvert实现aac/m4a Format Sample Rate: 44100 Format ID: lpcm Format Flags: 4 lyInInputDataProc；在回调的lyInInputDataProc中，通过AudioFileReadPacketData读取音频数据并把读取的AudioStreamPacketDescription回传； 4、 AVAudioSessionErrorCodeBadParam 参数不一致； 检查代码，发现是在使用AudioConverterNewSpecific() 创建转换器的时候输入流格式与输出流格式的声道数设置不同；（解决方案就是声道数改成一致） 4、
3.3K100发布于 2018-04-27 - 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。 信号处理与指令逻辑以下为简化版主控程序流程：matlab复制编辑% 初始化串口shimmerPort = serialport("COM3", 115200);arduinoPort = serialport("COM4" , 9600); % 连接 Arduino% 信号采样与滤波windowSize = 200;fs = 1000;[b, a] = butter(4, [20 450]/(fs/2), 'bandpass 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。
36900编辑于 2025-06-24 - 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）。 h 运行时间，传感器总功耗约 15 mW 热行为：30 min 运行后表面温度约 27.7 ℃，低于皮肤，热安全性 OK（Supplementary Fig.4） IMU 信号链（姿态/运动） 传感器： 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
22710编辑于 2026-01-07 - 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。 通道脑电放大器具体参数如下： 输入阻抗：1TΩ 输入偏置电流：300pA 输入参考噪声：1μVpp 采样速率：250 Hz/500Hz 共模抑制比：-110dB 可调增益放大倍数：1、2、4、
81810发布于 2020-12-22 - 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。 在这种方法中，第一步是利用C3、CZ和C4电极的表面拉普拉斯滤波记录的EEG信号来识别受试者的有意自愿运动。 对4名受试者进行了两个实验，计算了单独使用肌电图和结合EEG-EMG方法的正确或错误的认知率。 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A周立SpringCloud
Spring Boot 接口幂等性实现的 4 种方案！
来源：mydlq.club/article/94/ 一、什么是幂等性 二、什么是接口幂等性 三、为什么需要实现幂等性 四、引入幂等性后对系统的影响 五、Restful API 接口的幂等性 六、如何实现幂等性 Token 工具类 4、创建测试的 Controller 类 5、创建 SpringBoot 启动类 6、写测试类进行测试 八、最后总结 ---- 系统环境： Java JDK 版本：1.8 SpringBoot java.util.Arrays; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit; import lombok.extern.slf4j.Slf4j 创建测试的 Controller 类 创建用于测试的 Controller 类，里面有获取 Token 与测试接口幂等性的接口，内容如下： import lombok.extern.slf4j.Slf4j import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import lombok.extern.slf4j.Slf4j
8.4K21发布于 2021-03-23 - 来自专栏玩转JavaEE
Spring Boot 实现接口幂等性的 4 种方案
使用幂等性最大的优势在于使接口保证任何幂等性操作，免去因重试等造成系统产生的未知的问题。 五、Restful API 接口的幂等性 现在流行的 Restful 推荐的几种 HTTP 接口方法中，分别存在幂等行与不能保证幂等的方法，如下：√ 满足幂等x 不满足幂等- 可能满足也可能不满足幂等 java.util.Arrays;import java.util.UUID;import java.util.concurrent.TimeUnit;import lombok.extern.slf4j.Slf4j 创建测试的 Controller 类 创建用于测试的 Controller 类，里面有获取 Token 与测试接口幂等性的接口，内容如下：import lombok.extern.slf4j.Slf4j import org.junit.Assert;import org.junit.Test;import org.junit.runner.RunWith;import lombok.extern.slf4j.Slf4j
56910编辑于 2022-08-25 - 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 MATLAB表面肌电信号(sEMG)处理程序
特征提取 features = extract_emg_features(processed_emg, params); % 4. unique(gesture_labels)'));end4. (emg_signal, fs) % EMG信号分解（运动单元动作电位分解） % 使用小波变换进行信号分解 [c, l] = wavedec(emg_signal, 5, 'db4 '); % 提取不同尺度的细节系数 d1 = wrcoef('d', c, l, 'db4', 1); d2 = wrcoef('d', c, l, 'db4', 2); d3 = wrcoef('d', c, l, 'db4', 3); d4 = wrcoef('d', c, l, 'db4', 4); d5 = wrcoef('d', c, l, 'db4
58400编辑于 2025-09-16- 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 （A4）出现非自发性的短促收缩信号 五、关键观察：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
26310编辑于 2025-06-25 - 来自专栏项目文章
Redis学习4：List数据类型、拓展操作、实现日志等
list操作的注意事项 list应用场景：最新消息展示、日志输出、微博关注及粉丝等 微博中个人用户的关注列表需要按照关注的顺序进行展示，粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前面。
15510编辑于 2024-06-07 - 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。
27710编辑于 2025-06-25 - 来自专栏亨利笔记
VMware近期职位: 北京、上海、广州等 - 4月25日更新
为了帮助有需要的朋友，下面列出了北京、上海、广州等地的部分职位，包括研发、销售、售前、行政、实习等职位。文后介绍详细申请方法，欢迎转发给需要的朋友。 另外还可以在 “All Departments” 中按照销售、研发等类别进行筛选，还可以在搜索栏里面输入关键字。 是不是很容易呢？快来试试吧。如果有问题或需要内推可在后台告知。
41140编辑于 2023-04-18 - 来自专栏计算机视觉战队
人脸专集4 | 遮挡、光照等因素的人脸关键点检测
第二，由于任意面部部分可能被任意形状和形状的物体所遮挡，面部关键点检测算法应具有足够的灵活性来处理不同的情况(例如，口罩遮住嘴巴，或者手遮住了鼻子等)。 第一,当前的面部关键点检测和跟踪算法仍然存在问题，尤其在具有挑战性的条件下的面部图像，包括极端的头部姿势、面部遮挡，强烈的光照等。 现有算法的焦点解决一个或几个条件。
1.7K30发布于 2019-05-06 - 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 结果分析 下图为实验组和对照组的平均脑电MI时频特征响应；C3和C4是MI和单侧分析的关键通道。 图3 图4 左侧和右侧手运动想象任务(LH-MI、RH-MI)典型频段绝对ERD功率空间拓扑图，可以看出，在空间拓扑功率方面，ERD功率的绝对分布表现出明显的横向现象，且感觉运动皮层区域的差异更明显， 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
图2训练测试范式和模式交替过程的实验结构 图2(A)为根据屏幕上的呈现或计算机发出的提示进行训练和测试阶段的试验程序，EOG、EEG和EMG模式的时间范围分别为0 ~t1、t2 ~ t3和t4 ~ t5 交替模式的时间范围分别为t1 ~ t2、t3 ~ t4和t5 ~t6；(B)为模式交替圆环表示，描述了三种模式下根据被试意图以双闪烁开始的模式交替过程。 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。 图5 眨眼和眼睛扫视检测的识别结果 图6 检测左手或右手MI时，C3和C4电极上的ERD/ERS与相应的静息状态分别比较。 图7 手部动作结果分别呈现。
86710编辑于 2022-09-22 - 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. 4. 运动生物力学与姿态控制在体育训练、康复或人机交互研究中，Shimmer3 结合 IMU 可评估运动轨迹、动作稳定性与控制策略。配合 EMG 模块还可评估肌肉激活模式与疲劳状态。
46510编辑于 2025-06-17
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