肌电信号特征提取代码库
本仓库提供了用于肌电信号分析的高效代码实现，旨在帮助研究者和工程师便捷地进行肌电信号（EMG）处理。肌电信号是通过皮肤表面记录到的肌肉活动产生的微弱电信号，广泛应用于生物医学工程、康复机器人、运动科学等领域。本代码库特别针对以下关键特征提取：
- IEMG (Integrated EMG)：积分肌电图，反映肌肉收缩的总强度。
- RMS (Root Mean Square)：均方根值，常用来衡量信号的幅度大小，是评估肌电信号平均功率的常用指标。
- MPF (Mean Power Frequency)：平均功率频率，表示信号的主要频率成分，有助于理解肌肉收缩的特性。
- MF (Median Frequency)：中位频率，另一个重要的频域特征，对分析肌肉疲劳有重要意义。
- Crossing Zero：过零率，统计信号在某个时间区间内正负穿越的次数，可以反映信号的变化速率或模式。
特性与应用
- 开源代码：基于Python或MATLAB，易于理解和修改，适合学术研究及教育目的。
- 模块化设计：每个特征提取方法都以独立函数形式提供，便于集成到现有的处理流程。
- 数据兼容：适用于标准格式的肌电信号数据，通过简单调整可适应不同来源的数据格式。
- 文档说明：包含基本的使用指南，帮助快速上手，尽管如此，建议用户具备基础的肌电图知识。
使用指南
- 环境准备：确保你的开发环境中已安装必要的库，如numpy、scipy等（对于Python项目）。
- 导入代码：根据需要，选择相应的功能模块导入至你的项目中。
- 数据预处理：在提取特征前，可能需要对原始肌电信号进行滤波、去噪等预处理步骤。
- 运行特征提取：调用对应的函数，传入处理过的肌电信号数据，获取特征值。
- 数据分析：将提取的特征值应用于后续的数据分析、模型构建或实验验证中。
注意事项
- 请在使用前仔细测试代码，以确保其适用性和准确性于特定的研究场景。
- 考虑到肌电信号的多样性和复杂性，可能需要根据具体数据调整参数或进行进一步定制。
- 尊重开源精神，若在学术作品中使用了此代码库，请适当引用作者的贡献。
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