【基于捏力的手指肌电图预测和分类】构建一个肌电图识别系统预测和分类不同手指之间的捏取力，并为假肢设计中力量和手指运动的同步控制提供可行的方法研究（Matlab代码实现）_C/C++

💥1 概述

手指肌电图基于捏力的预测和分类引言本研究旨在构建一个肌电图识别系统，用于预测和分类不同手指之间的捏力，并为假肢设计中力量和手指运动的同步控制提供可行的方法。

人手的捏取动作是由拇指和其他四根手指完成的，包括来自两根手指或多根手指的运动。手捏力的强度和类别信息可以通过表面肌电图（semg）的模式识别来获得。本研究的目的是构建一个肌电图识别系统，以预测和分类不同手指之间的捏取力，并为假肢设计中力量和手指运动的同步控制提供可行的方法。

手指肌电图基于捏力的预测和分类是一项重要的研究课题。我们的研究旨在利用肌电图识别系统，通过分析不同手指之间的捏取力，为假肢设计中力量和手指运动的同步控制提供可行的方法。人手的捏取动作是由拇指和其他四根手指完成的，包括来自两根手指或多根手指的运动。因此，我们希望通过肌电图识别系统，能够准确预测和分类不同手指之间的捏取力的强度和类别信息。

表面肌电图（semg）是一种用于监测肌肉活动的非侵入式技术，通过检测肌肉电活动来获取肌肉收缩和放松的信息。利用这些信息，我们可以建立一个肌电图识别系统，通过模式识别来预测和分类不同手指之间的捏取力。这对于假肢设计和手指运动的控制非常重要，可以帮助假肢用户实现更加精准和自然的手指动作。

通过本研究，我们希望能够为假肢设计和手指运动控制领域提供新的方法和技术。我们将通过实验和数据分析，建立一个可靠的肌电图识别系统，为预测和分类不同手指之间的捏取力提供准确的信息。这将为假肢设计和手指运动控制领域带来重大的进展，为假肢用户提供更加舒适和自然的使用体验。我们相信，通过我们的努力，肌电图识别系统将成为未来假肢设计和手指运动控制的重要技术，为残疾人群体带来更多的帮助和便利。

📚2 运行结果

部分代码：

import csv
import matplotlib
import numpy as np
import operator
from pylab import *
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

def list_transpose(data):
data = list(map(list, zip(*data)))
return data

def loaddata(datafilename):
with open(datafilename, 'r') as csvfile:
lines = csv.reader(csvfile)
dataset = list(lines)
first_name = dataset[0]
dataset = dataset[1:]
x_line=size(dataset,0)
y_line=size(dataset,1)

i=0
while i<x_line:
j=0
while j<y_line:
dataset[i][j]=float(dataset[i][j])

j=j+1
i=i+1
csvfile.close()

return first_name, dataset

'''
show the result of fig. 7.
'''
def main1():
first_name, dataset = loaddata('./data/function1data/data.csv')
feature_normalize = list_transpose(dataset)
t_second = np.array(range(len(feature_normalize[0]))) *0.05

figure(1)
plt.title('ch1')
feature_value = feature_normalize[0]
plt.plot(t_second, feature_value, 'r.-', label='mean')
feature_value = feature_normalize[1]
plt.plot(t_second, feature_value, 'g.-', label='wl')
feature_value = feature_normalize[2]
plt.plot(t_second, feature_value, 'b.-', label='mav')
feature_value = feature_normalize[3]
plt.plot(t_second, feature_value, 'm.-', label='rms')
feature_value = feature_normalize[4]
plt.plot(t_second, feature_value, 'c.-', label='var')
feature_value = feature_normalize[5]
plt.plot(t_second, feature_value, 'y.-', label='wamp')
feature_value = feature_normalize[6]
plt.plot(t_second, feature_value, 'k.-', label='mns1')
feature_value = feature_normalize[7]
plt.plot(t_second, feature_value, color='gold', linestyle='-', marker='.', label='mns2')
plt.legend(loc='upper right')
plt.savefig('./results/1.jpg')
plt.show()

figure(2)
plt.title('ch2')
feature_value = feature_normalize[8]
plt.plot(t_second, feature_value, 'r.-', label='mean')
feature_value = feature_normalize[9]
plt.plot(t_second, feature_value, 'g.-', label='wl')
feature_value = feature_normalize[10]
plt.plot(t_second, feature_value, 'b.-', label='mav')
feature_value = feature_normalize[11]
plt.plot(t_second, feature_value, 'm.-', label='rms')
feature_value = feature_normalize[12]
plt.plot(t_second, feature_value, 'c.-', label='var')
feature_value = feature_normalize[13]
plt.plot(t_second, feature_value, 'y.-', label='wamp')
feature_value = feature_normalize[14]
plt.plot(t_second, feature_value, 'k.-', label='mns1')
feature_value = feature_normalize[15]
plt.plot(t_second, feature_value, color='gold', linestyle='-', marker='.', label='mns2')
plt.legend(loc='upper right')
plt.savefig('./results/2.jpg')
plt.show()

figure(3)
plt.title('ch3')
feature_value = feature_normalize[16]
plt.plot(t_second, feature_value, 'r.-', label='mean')
feature_value = feature_normalize[17]
plt.plot(t_second, feature_value, 'g.-', label='wl')
feature_value = feature_normalize[18]
plt.plot(t_second, feature_value, 'b.-', label='mav')
feature_value = feature_normalize[19]
plt.plot(t_second, feature_value, 'm.-', label='rms')
feature_value = feature_normalize[20]
plt.plot(t_second, feature_value, 'c.-', label='var')
feature_value = feature_normalize[21]
plt.plot(t_second, feature_value, 'y.-', label='wamp')
feature_value = feature_normalize[22]
plt.plot(t_second, feature_value, 'k.-', label='mns1')
feature_value = feature_normalize[23]
plt.plot(t_second, feature_value, color='gold', linestyle='-', marker='.', label='mns2')
plt.legend(loc='upper right')
plt.savefig('./results/3.jpg')
plt.show()

🎉3 参考文献

[1] nardo f d , morbidoni c , cucchiarelli a ,et al.influence of emg-signal processing and experimental set-up on prediction of gait events by neural network[j].biomedical signal processing and control, 2021, 63:102232.doi:10.1016/j.bspc.2020.102232.

[2]游淼.基于肌动图(mmg)与肌电图(emg)信号的假肢控制系统研究[d].中南大学,2012.doi:cnki:cdmd:2.1011.179752.

[3]邹国栋,熊平,武振兴,等.基于语音与肌电融合的多自由度假肢控制系统的研究[j].中华物理医学与康复杂志, 2012.