表面肌电信号实验手册总结
表面肌电信号检测电路的频率特性分析与优化
表面肌电信号检测电路的频率特性分析与优化表面肌电信号(Surface Electromyography, sEMG)检测电路的频率特性分析与优化一、引言表面肌电信号检测电路是一种用于测量肌肉活动的电子装置。
通过采集肌肉活动时的电位变化，可以分析肌肉的收缩与放松情况，对于康复医学、人机交互、运动控制等领域具有重要的应用价值。
而表面肌电信号的频率特性对于检测电路的性能具有直接影响，因此对其进行分析与优化是十分必要的。
二、表面肌电信号的频率特性表面肌电信号是由肌肉收缩导致的电位变化，其频率范围通常在0.5 Hz至500 Hz之间。
其中低频分量主要反映了肌肉的疲劳、收缩强度、放松程度等信息，而高频分量主要反映了肌肉的快速收缩与放松情况。
因此，表面肌电信号检测电路需要拥有较宽的频率响应范围，以保证对不同肌肉活动的准确检测。
三、表面肌电信号检测电路的频率特性分析方法为了分析表面肌电信号检测电路的频率特性，我们可以采用非线性系统的频率响应分析方法。
具体步骤如下：1. 设计频率扫描信号源：使用一个可调频率的正弦波信号源，以一定的频率范围扫描输入信号。
2. 构建频率响应测试系统：将频率扫描信号源的输出与表面肌电信号检测电路的输入相连接，将检测电路的输出与示波器相连接，通过示波器观察输出信号的幅值与相位响应。
3. 进行频率扫描：通过调节频率扫描信号源的频率，逐步扫描整个信号范围，并记录所得到的幅值与相位响应。
4. 分析频率特性：根据记录的幅值与相位响应数据，可以绘制频率响应曲线，并通过曲线解读得到表面肌电信号检测电路的频率特性。
四、表面肌电信号检测电路的频率特性优化方法在分析了表面肌电信号检测电路的频率特性之后，我们可以采取以下方法进行优化：1. 增大通频带：根据频率特性分析结果，确定信号检测电路的通频带范围。
可以通过增加电路的带宽，采用更高的采样频率等方式来增大通频带。
2. 降低噪声干扰：噪声是影响肌肉信号检测的主要干扰源之一。
表面肌电信号检测电路的实时运动分析与控制方法
表面肌电信号检测电路的实时运动分析与控制方法一、简介随着人工智能技术和生物医学工程的发展，表面肌电信号（sEMG）检测技术逐渐应用于实时运动分析与控制。
sEMG信号是通过电极贴在皮肤上检测肌肉活动所产生的微弱电信号，在运动分析与控制领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一种基于表面肌电信号的实时运动分析与控制方法。
二、sEMG信号采集为了实现对肌肉活动的实时分析与控制，首先需要采集和处理sEMG信号。
sEMG信号的采集通常使用表面电极来收集，电极应贴在皮肤上与目标肌肉接触良好。
采集到的sEMG信号需要经过放大或滤波等处理，以提高信号质量和准确度。
三、sEMG信号特征提取为了准确分析肌肉活动，需要从sEMG信号中提取出有用的特征。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征。
时域特征主要包括均值、方差、峰值等统计量，用于描述信号的幅度和波形特征；频域特征则通过傅里叶变换将信号转换到频域，提取频谱特征，用于描述信号的频率分布。
四、实时运动分析基于sEMG信号的实时运动分析可以通过对提取的特征进行分类和识别来实现。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习算法等。
这些算法根据已有的训练数据集进行学习，并根据提取的特征对输入的sEMG信号进行分类判断，从而实时分析出肌肉的运动状态。
五、实时运动控制实时运动控制是通过对sEMG信号分析结果进行反馈控制，来实现对目标设备或系统的控制。
例如，可以将肌肉活动分析结果用于控制假肢的运动，让失去肢体的患者实现自然的肢体运动；也可以用于控制机器人的动作，提高机器人的精准操控能力。
六、应用前景与挑战sEMG信号检测技术在实时运动分析与控制领域具有广阔的应用前景。
它可以应用于康复医学、人机交互、运动辅助装置等多个领域。
然而，sEMG信号的采集和处理过程中面临一些挑战，如信号的噪声干扰、电极脱落等问题，需要进一步研究和改进。
七、结论通过表面肌电信号检测电路的实时运动分析与控制方法，可以实现对肌肉活动的准确监测和控制。
肌电实验的实验报告
一、实验名称肌肉收缩力量与神经刺激频率的关系二、实验目的1. 了解肌肉收缩的基本原理。
2. 探讨神经刺激频率对肌肉收缩力量的影响。
3. 分析不同频率下肌肉收缩的力学特性。
三、实验原理肌肉收缩是一种复杂的生理现象，主要由神经系统的刺激引起。
当神经冲动到达肌肉纤维时，肌肉纤维会产生收缩。
肌肉收缩力量与神经刺激频率密切相关，在一定范围内，神经刺激频率越高，肌肉收缩力量越大。
四、实验材料与仪器1. 实验材料：实验鼠、电极、夹具、生理盐水等。
2. 实验仪器：肌电图仪、信号采集器、计算机等。
五、实验步骤1. 实验鼠固定在实验台上，使用电极将神经肌肉接头处的神经纤维与肌电图仪连接。
2. 将夹具固定在实验鼠的肌肉上，并确保夹具与肌肉紧密接触。
3. 使用生理盐水湿润电极和肌肉表面，以保证良好的导电性。
4. 调整肌电图仪，记录肌肉在静息状态下的电位变化。
5. 以不同的频率（如1Hz、2Hz、3Hz、4Hz、5Hz）刺激神经，观察并记录肌肉收缩的力量变化。
6. 对不同频率下的肌肉收缩力量进行统计分析。
六、实验结果1. 在静息状态下，肌肉电位变化不明显。
2. 随着神经刺激频率的增加，肌肉收缩力量逐渐增大。
3. 在低频率刺激下（如1Hz），肌肉收缩力量较小；在高频率刺激下（如5Hz），肌肉收缩力量较大。
4. 肌肉收缩力量与神经刺激频率之间存在一定的线性关系。
七、实验分析1. 实验结果表明，神经刺激频率对肌肉收缩力量有显著影响。
2. 随着神经刺激频率的增加，肌肉收缩力量逐渐增大，这可能与肌肉纤维的收缩速度有关。
3. 在高频率刺激下，肌肉收缩力量较大，这可能是因为高频率刺激使肌肉纤维处于持续收缩状态，从而提高了肌肉收缩力量。
八、实验讨论1. 本实验结果表明，神经刺激频率对肌肉收缩力量有显著影响，这与生理学原理相符。
2. 在实际应用中，可以通过调节神经刺激频率来控制肌肉收缩力量，例如在康复训练中，可以根据患者的具体情况调整刺激频率，以提高康复效果。
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究一、本文概述随着生物医学工程技术的快速发展，表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）检测和处理技术已成为研究人体肌肉活动、评估肌肉功能状态以及指导康复治疗等领域的重要手段。
本文旨在对表面肌电信号检测和处理中的若干关键技术进行深入研究和分析，以提高信号质量、增强信号特征提取的准确性，进而为肌肉活动的有效监测和评估提供技术支持。
本文首先介绍了表面肌电信号的基本原理和产生机制，阐述了其在医学、体育科学、人机交互等领域的应用价值。
接着，重点探讨了表面肌电信号检测过程中的关键技术，包括电极的设计与优化、信号采集方法的改进以及信号预处理技术等。
本文还对表面肌电信号处理方法进行了深入研究，包括信号的时域分析、频域分析以及非线性分析等，以期从多个角度全面揭示肌肉活动的特征和规律。
本文总结了表面肌电信号检测和处理技术的最新研究进展，指出了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和借鉴，推动表面肌电信号检测和处理技术的进一步发展。
二、sEMG信号检测技术表面肌电信号（surface electromyography，sEMG）是肌肉活动时产生的生物电信号，其检测技术在运动科学、生物医学工程、康复医学等领域具有广泛的应用。
sEMG信号检测技术涉及多个关键环节，包括电极设计、信号采集、噪声抑制和信号放大等。
电极是sEMG信号检测的关键部分，其性能直接影响到信号的质量和可靠性。
理想的sEMG电极应具备高灵敏度、低噪声、良好的信噪比和长期稳定性等特点。
目前常用的sEMG电极类型包括干电极、湿电极和一次性电极等。
干电极具有使用方便、易于携带等优点，但在信号质量和稳定性方面相对较差；湿电极通过导电介质与皮肤接触，能够提高信号的稳定性和质量，但使用过程较为繁琐；一次性电极则具有卫生、方便和成本低廉等优点，但在信号质量方面可能略逊于湿电极。
表面肌电信号检测电路的原理与设计方法
表面肌电信号检测电路的原理与设计方法表面肌电信号（Surface Electromyographic Signals, sEMG）是一种用于检测人体肌肉活动的生物电信号。
sEMG信号检测电路的设计是为了提取和测量这些信号，用于各种应用，如康复医学、运动控制、人机交互等。
本文将介绍sEMG信号检测电路的原理、设计方法和相关考虑因素。
一、表面肌电信号简介表面肌电信号是通过肌肉纤维活动而产生的电信号，由肌肉活动引起的离子流动引起了肌肉组织的生物电势变化。
sEMG信号具有较低的幅度和较高的噪声水平，需要通过合适的电路设计和信号处理技术来提取有用的信息。
二、表面肌电信号检测电路的原理表面肌电信号检测电路主要由前置放大器、滤波器和增益控制器组成。
其工作原理如下：1. 前置放大器：前置放大器用于增强sEMG信号的幅度，以便后续的信号处理。
由于sEMG信号的幅度较小，前置放大器应具有高放大倍数、低噪声和宽频带特性。
常用的前置放大器电路包括差分放大器和双电源放大器。
2. 滤波器：滤波器用于去除sEMG信号中的噪声和无关频率成分，以提取感兴趣的信号。
常用的滤波器包括低通滤波器和带通滤波器。
低通滤波器主要用于去除高频噪声，带通滤波器可选择性地通过感兴趣的频率范围。
3. 增益控制器：增益控制器可根据需求调整sEMG信号的放大倍数，以适应不同的应用场景。
它可以通过选择不同的反馈电阻或电压增益控制电路来实现。
三、表面肌电信号检测电路的设计方法在设计表面肌电信号检测电路时，需要考虑以下因素：1. 电源选择：应选择适宜的电源电压和电流，以满足电路的工作要求，并保证信号的质量和稳定性。
2. 前置放大器设计：根据sEMG信号的幅度和噪声水平，选择合适的放大倍数和前置放大器电路。
同时，注意选择低噪声、宽频带的运算放大器和适当的反馈电路。
3. 滤波器设计：根据应用需求，选择合适的滤波器类型和截止频率。
滤波器的设计应考虑滤波器特性、阶数和滤波器电路的实现方式。
测肌电图的实验报告
测肌电图的实验报告1. 引言肌电图是一种用来测量肌肉电活动的技术，通过记录肌肉电活动的变化，可以了解肌肉的状况和功能。
本次实验的目的是通过测量肌电图信号，分析不同运动状态下的肌肉电活动差异。
2. 实验设计2.1 实验材料- 肌电信号采集设备- 电极贴片- 计算机2.2 实验步骤1. 将电极贴片粘贴于被试的皮肤上，确保电极的贴片面与皮肤紧密接触。
2. 打开肌电信号采集设备，并连接电极与设备。
3. 让被试进行不同运动状态的活动，例如静止、轻度活动和剧烈活动。
4. 在每个运动状态下，记录肌电信号的变化。
3. 实验结果3.1 肌电信号的采集与记录在实验中，我们采集了被试在不同运动状态下的肌肉电活动，并将肌电信号记录于计算机上。
以下为部分记录结果示例：时间（毫秒）电压（伏）-0 0.0011 0.0012 0.0033 0.004... ...3.2 肌电信号的分析通过对记录的肌电信号进行分析，我们可以获得有关肌肉电活动的各种信息。
以下为结果分析示例：1. 在静止状态下，肌电信号的幅值较小。
这是因为肌肉处于松弛状态，肌肉电活动较少。
2. 在轻度活动状态下，肌电信号的幅值较大。
这是因为肌肉开始运动，产生更多的电活动。
3. 在剧烈活动状态下，肌电信号的幅值达到最高点。
这是因为肌肉处于高强度运动状态，产生最大的电活动。
4. 讨论与结论通过本次实验，我们成功地采集记录了不同运动状态下的肌电信号，并分析了其特点。
根据我们的实验结果，可以得出以下结论：1. 肌肉的电活动与其运动状态密切相关，静止状态下的电活动最小，剧烈活动状态下的电活动最大。
2. 肌电信号的幅值可以反映肌肉的运动强度，幅值越大表示肌肉运动越剧烈。
3. 肌电信号的采集和分析是了解肌肉活动和功能的重要工具，对于康复治疗和运动训练有重要意义。
然而，本实验还存在一些限制。
例如，实验中使用的肌电信号采集设备可能存在一定的误差，影响结果的准确性。
此外，样本量较小也可能影响结论的普遍性。
表面肌电信号采集
表面肌电信号采集（硬件部分）报告一．研究背景肌肉收缩时伴随的电信号，表面肌电信号是各个运动单元动作电位在表面电极处之和，是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。
本课程设计通过表面肌电信号幅值的检测，实现对手指运动或抓握力量的识别。
图一表面肌电信号图2 手指运动的肌电信号肌电信号特性设计肌电信号采集系统，首先要了解并分析肌电信号的特性，明确肌电信号的特性能够更好的滤除噪声，更好的设计肌电采集系统。
肌电信号发源于作为中枢神经一部分的脊髓中的运动神经元。
运动神经元的细胞体处在其中，其轴突伸展到肌纤维处，经终板区（哺乳类神经肌肉接头为板状接头，故称终板或称运动终板motor endplate）与肌纤维耦合（是生化过程性质的耦合）。
与每个神经元联系着的肌纤维不只一条。
这些部分合在一起，构成所谓运动单位，如图（2.1）。
运动单位是肌肉的最小功能单位并能被随意地激活，它由受同一运动神经支配的一群肌肉纤维组成，肌电信号(EMG)是由不同运动单位的运动单位动作电位motor unit action potential，MUAP)组成。
肌电信息与肌肉收缩的关系可以概述如下：由中枢神经系统发出传向运动神经末梢分支的运动电位，传递着驱使肌肉收缩的信息。
由于神经末梢分支的电流太小，常不足以直接兴奋大得多的肌纤维，但是通过神经肌肉接头处的特殊终板的类似放大作用，这样就爆发一个动作电位沿着肌纤维而传播，在动作电位的激发下随之产生一次肌肉收缩。
这种兴奋和收缩之间的联结是通过肌纤维内部特殊的传导系统实现的，因此，可以明确以下概念：1）动作电位不是肌肉收缩的表现，而是发动肌肉收缩机制的重要部分。
2）由于肌肉信号只与给予肌肉的指令成比例，因此肌肉实际上不需要产生力，但工作了的肌肉仍然是发放肌电的适当源泉。
各肌纤维在检测点上表现出的电位波形，其极性与终板和检测点的相对位置有关（例如图2.2上纤维1和n引起的电位波形与纤维2，3引起的电位波形反向）。
表面肌电信号检测电路的抗干扰能力研究与改进
表面肌电信号检测电路的抗干扰能力研究与改进随着科技的不断发展，人们对人体肌肉运动的研究也越来越深入。
表面肌电信号检测电路作为测量肌肉运动的一种常用方法，却常常受到来自外界环境的干扰。
本文将探讨表面肌电信号检测电路的抗干扰能力，并提出改进措施，以提高信号的准确性和稳定性。
一、背景介绍肌肉运动产生的电活动可以通过表面肌电信号检测电路进行测量和分析。
然而，由于环境因素的影响，如电源噪声、电磁辐射、电极接触不良等，导致测量结果的准确性受到一定的限制。
因此，提高表面肌电信号检测电路的抗干扰能力具有重要的研究意义。
二、干扰源分析1. 电源噪声：电源中的高频噪声会通过电路传导到检测电极上，影响信号的准确性。
2. 电磁辐射：周围电子设备的辐射会对电路产生电磁干扰，干扰信号被混入到肌电信号中，导致测量结果不准确。
3. 电极接触不良：电极与皮肤接触不良会引入噪声信号，影响信号的稳定性和准确性。
三、抗干扰方法研究1. 电源隔离：通过使用隔离变压器或电源滤波器，可以有效隔离电源噪声，提高信号的准确性。
2. 屏蔽设计：采用金属屏蔽罩或屏蔽材料，有效减少电磁辐射的干扰。
3. 差分放大器：使用差分放大器可以抑制共模干扰信号，提高信号的稳定性。
4. 电极改进：改进电极设计，提高电极与皮肤的接触质量，减少接触不良引入的噪声信号。
四、实验验证与改进方案1. 实验设置：搭建表面肌电信号检测电路实验平台，添加不同干扰源进行干扰测试。
2. 抗干扰能力评估：根据测量结果的准确性和稳定性，评估不同抗干扰方法的效果。
3. 改进方案：根据实验结果，结合抗干扰方法的效果评估，提出相应的改进方案。
五、实验结果与数据分析通过实验验证，我们发现采用电源隔离和屏蔽设计可以显著提高表面肌电信号检测电路的抗干扰能力。
在电极改进方面，使用导电胶布与金属电极相结合的方式可以提高电极的接触质量，减少接触不良引入的噪声信号。
六、结论与展望本文通过研究表面肌电信号检测电路的抗干扰能力，提出了多种抗干扰方法，并在实验验证中得到了有效的改进方案。
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实验基于sEMG时域特征特的动作识别一、实验目的1.了解肌电信号常用的时域分析方法；2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别；二、实验设备1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡；2.32位Windows XP台式机（Matlab 7.0软件）；3.802.11b/g无线网卡；三、实验内容（1）学习信号的基本去噪方法，并用MATLAB实现；（2）学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度（WL）符号改变数（SSC）、过零点（ZC）、威尔逊赋值（WAMP）等特征的提取；（3）学习神经网络信号处理方法，掌握BP神经网络的用法，将其用于肌电信号的动作识别。
学习以上三个部分，最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取（选取一种特征）、基于特征的动作识别的MATLAB程序。
四、实验原理（1）小波去噪小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法，基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后系数进行小波重构，得到纯净信号。
小波去噪的基本原理图如下（2） 特征提取时域分析是将肌电信号看成均值为零，而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。
时域特征的计算复杂度低，提取比较方便。
最常用的方法有：方差，过零点数（Zero Crossing, ZC ），Willison 幅值（Willison Amplitude, WAMP ），绝对值平均值 (Mean Absolute Value, MA V ）和波形长度（Wave length ，WL ）等。
在实际应用中，为了让特征可以包含更多的信息，往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。
我们主要介绍一下几种方法：过零率（ZC ）：为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。
为了降低零点引入的噪声，往往会引入一个阈值δ。
计算方式如下：)(),sgn(11δ≥-+-++k k k k x x x x（1）Willison 幅值：是由Willison 提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法，经过后人的研究，对Willison 幅值的阈值有了明确的范围限定，目前认为V μ100~50 是最合适的阈值范围。
其数学表示公式如公式（3-3）。
∑=+-=Nt i i x x f WAMP 11（2）其中：⎩⎨⎧>=otherwisex if x f 阈值01)(波形长度（WL ）：它是对某一分析窗中的波形长度的统计，波长可以体现该样本的持续时间、幅值、频率的特征。
∑-=-+=11)()1(1N i i x i x NWL （3）符号改变斜率（SSC ）：为信号的的频率性能提供了一些附加信息，对于3个连续的采样点，给定阈值ω，通过下面的公式计算波峰波谷的个数。
()()()N i x x x x i i i i ,,1,11 =≥-⨯-+-ω（4）（3） 神经网络BP 神经网络又称误差反向传播（Back Propagation ），它是一种多层的前向型神经网络。
在BP 网络中，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
所谓的反向传播是指误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行的。
标准的BP 网络采用梯度下降算法，与Widrow-Hoff 学习规则相似，网络权值沿着性能函数的梯度反向调整。
前向型神经网络通常具有一个或多个由sigmoid 神经元构成的隐层，以及一个由线性神经元构成的输出层。
多个具有非线性传递函数的神经元层使得网络可以学习输入和输出之间的非线性关系，而线性输出层使得网络可以产生[-1，+1]之外的输出值。
隐层)(tan 111,11b p IW sig a +=输出层)(211,22b a IW purelin a +=输入由两层神经元构成的BP 网络结构（1） BP 网络的训练算法① BP 算法BP 算法沿着误差函数减小最快的方向，也就是梯度的反方向改变权值和偏差，这一点与线性网络的学习算法是一致的。
BP 算法的迭代计算公式可以表示为：k k k k g a x x -=+1 （1）其中，k x 代表当前权值和偏差，1+k x 代表迭代产生的下一次的权值与偏差，k g 为当前误差函数的梯度，k a 代表学习速率。
② 有动量的梯度下降算法标准的梯度下降法在调整权值时，仅仅按照当前时刻的负梯度方向进行调整，并没有考虑以前各次运算步骤中的梯度方向，因此新的样本对迭代过程影响太大，可能会导致训练过程中调整方向发生震荡，导致不稳定和收敛速度慢的问题，有动量的梯度下降算法则考虑了往前时刻的贡献，其权值迭代算法为：)1()()1[()()1(-+-+=+n D n D n w n w ij ij ααη （2）其中，)1(),(-n D n D 分别表示n 时刻，n-1时刻的负梯度。
由于加入了以前时刻梯度的贡献，相当于给迭代过程添加了一个低通滤波器，使得网络忽略误差曲面上细节特征，避免了陷入局部极小点的问题。
③ 共轭梯度算法尽管标准的BP 算法采用梯度下降算法，权值和偏差沿误差函数下降最快的方向调整，但却并不一定是收敛最快的算法。
在改进的BP 训练算法中，有一大类的算法称为共轭梯度算法。
在这一类算法中，权值和偏差沿着共轭梯度方向进行调整，通常能够获得比标准的梯度算法更快的收敛速度。
共轭梯度算法的第一次迭代都是从最陡下降的梯度方向开始。
梯度向量为：00g p -= （3）沿着此方向进行权值和偏差的调整，公式为：k k k k g a x x +=+1 （4）下一次搜索方向则由前两次搜索方向的共轭方向决定，表达式为：1-+-=k k k k p g p β （5）对于系数k β不同计算方法产生不同的共轭梯度算法。
a ）F-R 共轭梯度算法采取的系数确定方法为：11--=k T k k Tk k g g gg β （6）即本次迭代梯度相对于上一次迭代梯度的归一化值。
b ）P-R 共轭梯度算法采取的系数确定方法为：111---∆=k T k k T k k g g gg β （7）即上次迭代梯度与本次迭代梯度的内积对本次梯度的归一化值。
c ）Scaled 共轭梯度算法到目前为止，讨论过的所有共轭梯度算法都需要在每一步迭代过程中对搜索方向进行计算，这样的计算量是比较大。
对此moller 提出了Scaled 梯度搜索算法[4]，在每一步迭代过程中不计算搜索方向，以减少训练过程的计算量。
其基本原理是利用下面介绍的L-M 算法与共轭梯度法相结合产生的。
④ L-M 算法L-M 算法其权值和阈值的更新过程为：e J I J J x x T T k k 11][-++-=μ （8）其中，e为期望输出与实际输出的误差；J为误差对权值微分的Jacobi矩阵；μ为标量因子。
如果训练成功，误差性能函数减小，那么就减小μ的值；反之就减小其值。
五、实验步骤1. 认真阅读本实验的原理与方法。
2. 利用MATLAB实现对肌电信号的去噪、特征提取及动作识别。
（1）小波去噪load 'sample_test.mat';load 'sample_train.mat';%%%%%参数说明%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%Window=256;%分析窗口的长度M=512; %采集数据时一个data的样本数Channel=4; %采集数据的通道数Class=6; %类别数Number=10; %每个类别的个数WinLap=64; %窗口移动的间隔JudgeTime=Window/WinLap; %一个分析窗口需要移动的次数8Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1; %所有数据需要分析的次数477ClassCount=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1; %一类数据需要的分析次数77GapCount=M*Number/WinLap; %训练样本两类动作之间的间隔80ClassOne=1;ClassTwo=2;ClassThree=3;ClassFour=4;ClassFive=5;ClassSix=6;%thr=0.2;%%%%% train样本小波去噪%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=1:Channelx=sample_train(:,i);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);[c,l]=wavedec(x,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);s4=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);new_train(:,i)=s4;endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(sample_train(:,1),'r');hold on;plot(new_train(:,1),'b');legend('原始信号','去噪后信号');title('train样本滤波前后信号对比');subplot(4,1,2);plot(sample_train(:,2),'r');hold on;plot(new_train(:,2),'b');subplot(4,1,3);plot(sample_train(:,3),'r');hold on;plot(new_train(:,3),'b');subplot(4,1,4);plot(sample_train(:,4),'r');hold on;plot(new_train(:,4),'b');train样本去噪前后的信号对比如下图所示仿照对train样本进行小波去噪的方法，写出利用MATLAB对test样本进行小波去噪的程序。
（2）特征提取clear all;close all;load 'sample_train.mat';%%%%% 参数说明%%%%%%Window=256;%分析窗口的长度M=512; %采集数据时一个data的样本数Channel=4; %采集数据的通道数Class=6; %类别数Number=10; %每个类别的个数WinLap=64; %窗口移动的间隔JudgeTime=Window/WinLap; %一个分析窗口需要移动的次数Count=M*Number*Class/WinLap-Window/WinLap+1;%所有数据需要分析的次数CountClass=M*Number/WinLap-Window/WinLap+1; %一类数据需要的分析次数CountGap=M*Number/WinLap; %训练样本两类动作之间的间隔%%%%% 求波长%%%%%%%%%%%%%%sample=sample_train; %接口WL=zeros(Channel,Count);for c=1:Countfor n=1:Channelfor w=1:Window-1WL(n,c)=WL(n,c)+abs(sample((c-1)*WinLap+w,n)-sample((c-1)*WinLap+w+1,n));endendendFeature_train=WL;仿照求WL（波长）特征的程序，任选其他一种特征，写出MATLAB程序。