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- 来自专栏AI那点小事
算法提高 9-2 文本加密
问题描述 先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化（加密）为新的字符：”A”转化”B”，”B”转化为”C”，… …”Z”转化为”a”，”a”转化为”b”,… …, “z”转化为”A”，其它字符不加密。编写程序，加密给定字符串。 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。 例：
52840发布于 2020-04-20 - 来自专栏Lan小站
试题 算法提高 9-2 文本加密
先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化（加密）为新的字符："A"转化"B"，"B"转化为"C"，... ..."Z"转化为"a"，"a"转化为"b",... ..., "z"转化为"A"，其它字符不加密。编写程序，加密给定字符串。
26220编辑于 2022-07-13 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-2)
超级管理员登录后主要有"计算节点集群管理"、"用户管理"功能，管理员可以创建、编辑计算节点集群，并配置计算节点连接信息，添加管理平台用户以及为用户添加权限等。
32710编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-2 逻辑回归的损失函数
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。
1.3K10发布于 2020-02-26 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：9-2 本地特色附加功能
由于历史因素，Django自带了django.contrib.localflavor – 各种各样的代码片段，有助于在特定的国家地区或文化中使用。为了便于维护以及减少Django代码库的体积，这些代码现在在Django之外单独发布。
31040编辑于 2022-11-27 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
第十周算法提高9-2文本加密
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> using namespace std; int main(){ char arr[55]; int i=0; cin>>arr; while(arr[i]!='\0'){ if(arr[i]=='A')arr[i]='B'; else if(arr[i]=='A')arr[i]='B'; else if(arr[i]=='B')arr[i]='C'; else if(a
31110编辑于 2022-06-28 - 来自专栏程序编程之旅
JavaScript---网络编程(9-2)--DHTML技术演示(2-2)-表格加强
现在我们觉得上面的不好，只能从小到大排序，而且排序后颜色也变了。不好看，现在我们来对它进行改进。
74210发布于 2021-01-21 - 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。 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。
44000编辑于 2025-02-15 - 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。
37200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）。 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）。
22910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。 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。
81810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 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。
27910编辑于 2025-06-25 - 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。
65320发布于 2021-03-30 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...
58800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 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
26510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 - 来自专栏博客专享
(9-2)：并发工具-线程池
newSingleThreadExecutor()与自己创建一个单线程串行执行任务的区别:
19010编辑于 2025-05-20 - 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。
46710编辑于 2025-06-17 - 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
27900编辑于 2025-07-16
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